本地部署 Llama 3（包含中文版本）下载后解压安装，安装过程就不展示了搜索电脑里的 启用或关闭 windows 功能打开适用于 linux 的 windows 子系统，并重启电脑重启电脑后，安装 Docker 桌面Docker安装好后，需要再次重启电脑重启后。继续安装安装完成后，启动电脑命令提示符，输入一下命令。进行安装（Win系统）大概下载时间为，10分钟左右其实这一步只是为了，可以有一个类

angchain-chatchat是一个基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现，开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目，采用Apache License，可以免费商用。该项目支持市面上主流的本地大语言模型和Embedding模型，支持开源的本地向量数据库。

这是一系列教小白怎么使用大模型的文章，不讲原理和公式，就讲小白都听得懂的怎么安装使用。01简介昨天介绍了在本地运行大模型的工具LM studio，他上手简单，但想要远程调用或者在手机上使用就不是很方便，今天介绍一下ollama，他可以提供一个服务，然后就可以远程使用了。当然ollama还可以提供AIP让我们的程序去调用，这样大模型就可以赋能我们正在开发的应用了，例如可以通过构建智能体来实现自动漏洞

如何使用单4G GPU 运行 LLAMA3 70B为什么接下来半年自己训练大模型创业公司会死一大批数据对大模型的重要性最强大的开源LLM模型Llama3已经发布，有人问：AirLLM是否支持在本地用4GB的VRAM运行Llama3 70B？答案是肯定的。此外，Llama3的性能如何与GPT-4相比？Llama3变得如此强大的关键前沿技术是什么？Llama3的突破是否意味着开源模型正式开始超越闭源模

在本文中，我们从零开始，一步步搭建了一个完整的AI开发环境，并创建了一个简单的AI应用。您学习了如何安装Python、Anaconda、TensorFlow，以及如何使用Jupyter Notebook进行开发。通过这个简单的手写数字识别应用，您不仅学习了AI的基本概念，还亲身体验了AI的应用。AI是一个广阔而充满机遇的领域，希望这个教程能够激发您继续深入学习和探索AI的兴趣。

数据标注（Data Annotations）是指对收集到的、未处理的原始数据或初级数据，包括语音、图片、文本、视频等类型的数据进行加工处理，并转换为机器可识别信息的过程。矩形框标注是一种对目标对象进行目标检测框标注的简单处理方式，常用于标注自动驾驶下的人、车、物等。多边形标注是指在静态图片中，使用多边形框，标注出不规则的目标物体，相对于矩形框标注，多边形标注能够更精准地框定目标，同时对于不规则物体

检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）是一种强大的工具，它通过将企业外部知识整合到生成过程中，增强了大语言模型（LLM）的性能。让我们探索 RAG 的关键组成部分。第一、自定义知识库（Custom Knowledge）定制知识库是指一系列紧密关联且始终保持更新的知识集合，它构成了 RAG 的核心基础。

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我的服务器是从3A租的，价格便宜，做实验什么的挺方便的。1. 安装Anaconda1.1 下载anaconda的安装包这里我们需要在官网上查找自己需要的版本，地址链接在下面:这里以我自己安装的版本为例：这是我选择的版本，然后我们在控制台输入这句话：如果没有出现问题就是下面图示：如果出现问题就按照 1.2 步骤操作。