这本 LLM 书籍通过利用 MLOps 最佳实践，提供了在实际场景中设计、训练和部署 LLM 的见解。您还将探索该领域的前沿进展，包括推理优化、偏好对齐和实时数据处理，这对于那些希望在项目中应用 LLM 的人来说是一个至关重要的资源。在本书结束时，您将能够熟练地部署 LLM，以解决实际问题，同时保持低延迟和高可用性推理能力。无论您是人工智能新手还是经验丰富的从业者，本书都会提供指导和实用技巧，加深

我们不是在创造人工智能，我们是在创造智能的控制者 —— James Barrat历史回顾计算机交互的演变历程，经历了，AI 的出现带来了自然语言交互，基于人类的意图完成输出。早期的批处理系统古朴且笨拙，交互依靠的是穿孔卡片——一种编码数据和指令的媒介。用户将一系列任务预先编码到这些卡片上，然后将它们交给数据中心。这里的计算机巨大如房间，它们不断地读取这些卡片，执行上面的命令。需要排队等待一夜才能知

GLM-4-9B是智谱AI在24年6月5日推出的开源预训练模型，属于GLM-4系列。之前已开源chatglm1~chatglm3等多个版本。GLM4在语义理解、数学、推理、编程和知识等领域的测试中表现优异。GLM-4-9B-Chat是其人类偏好对齐版本，支持多轮对话、网页浏览、代码执行、自定义工具调用(function call)以及长文本推理（最大128K上下文）。该系列模型还支持26种语言，包

Llama3 的横空出世震惊了世界，它在几乎所有基准测试中都超越了 GPT-3.5，并在一些方面超越了 GPT-4。随后，GPT-4o 的出现凭借其多模态能力再次夺回了王座。今天，我们发布了一个改变现状的产品：Llama3-V，这是首个基于 Llama3 构建的多模态模型。而且，我们在不到 500 美元的成本下完成了整个训练。你问基准测试怎么样？让数据来说话吧。我们的性能比当前最先进且最受欢迎的多

报告进一步阐释了高质量数据的标准和评估方法，揭示了高质量数据在提升模型准确性、稳定性和泛化能力方面的作用。特别地，白皮书提出了合成数据作为解决数据供给不足的创新方案，探讨了合成数据的生成方法、分类及其在提升模型训练效率和安全性方面的潜力。此外，白皮书还涵盖了对大模型训练数据治理的深入思考，包括数据合规性、政府与社会力量的协同合作，以及中美在数据获取和利用方面的现状对比。最后，白皮书提出了促进高质量

学习AI大模型是当前科技发展的趋势，它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战，还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习，等录播视频免费分享出来，需要的小伙伴可以扫取。很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型

提取特征点：请参考首选抓取多张图片，从中获取特征数据集和平均特征值然后写入csv文件 -计算特征数据集的欧式距离作对比：首先使用Opencv库将摄像头中的人脸框出来，再将摄像头中采取到的人脸特征值与数据集中的每个人的特征均值作对比，选取最接近（欧氏距离最小）的值，将其标注为欧氏距离最小的数据集的人名请参考2.1 抓取人脸图片在视频流中抓取人脸特征，并保存为256*256大小的图片文件共20张，这就

数据集的格式要求在不同的阶段是不同的，本教程以sft阶段的数据集需求，将以系统自带的identity数据集和将自定义的一个商品文案生成数据集为例，介绍数据集的使用。更多详情可以在https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/data/README_zh.md 中找到相关解释。系统目前支持 alpaca 和sharegpt两种数据格式，以alp

DSPy 是一款功能强大的框架。它可以用来自动优化大型语言模型（LLM）的提示词和响应。还能让我们的 LLM 应用即使在 OpenAI/Gemini/Claude版本升级也能正常使用。无论你有多少数据，它都能帮助你优化模型，获得更高的准确度和性能。通过选择合适的优化器，并根据具体需求进行调优，你可以在各种任务中获得出色的结果。在官方教程中使用LLM 为，数据集为在线的ColBERTv2 服务器，托

目前，众多大模型可以供人免费使用，但也有一些问题：它们不仅多数是闭源的，部分还涉及收费机制，或者在背后收集用户数据。为了保护我们的数据和隐私，完全可以采用一些工具，在个人笔记本电脑上实现完全离线且独立运行大语言模型（LLM）。下文介绍了一款名为LM Studio的工具，它支持用户以离线方式仅利用CPU运行大模型。即便没有配备显卡，您同样可以在自己的设备上畅享运行体验。首先，访问https://lm