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Mac上LLAMA2大语言模型安装到使用

LLAMA介绍 LLaMA是由Facebook的母公司Meta AI设计的一个新的大型语言模型。LLaMA拥有70亿到650亿个参数的模型集合,是目前最全面的语言模型之一。 Llama是目前唯一一个可以进行本地部署和本地训练的大型模型,对各种提问有非常好的处理能力。非常适合个人和中小型企业,构建自己的大数据模型。 很多人都说是ChatGPT的平替。通过微调来满足特定小众行业的使用,将会在未来有非常大的潜力。 Mac上由于没有Nvidia显卡的加持,无法配置CUDA进行深度学习。好在有大神制作了C++的库,能实现小成本在低配Mac上跑模型的能力。 llama.cpp 是一个推理框架,在没有GPU跑LLAMA时,利用Mac M1/M2的GPU进行推理和量化计算。 Mac跑LLAMA唯一的路。同样也可以在Windows下面跑起来。 它是ggml这个机器学习库的衍生项目,专门用于Llama系列模型的推理。llama.cpp和ggml均为纯C/C++实现,针对Apple Silicon芯片进行优化和硬件加速,支持模型的整型量化 (Integer Quantization): 4-bit, 5-b...

RAG一文读懂!概念、场景、优势、对比微调与项目代码示例

本文结合“基于ERNIE SDK+LangChain搭建个人知识库”的代码示例,为您讲解RAG的相关概念。 概念 在2020年Facebook AI Research(FAIR)团队发表一篇名为《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》的论文。这篇论文首次提出了RAG概念(目前大语言模型领域的一个重要概念),并对该概念进行详细介绍和解释。 此图是FAIR团队的方法概述。结合了一个预先训练的检索器(查询编码器+文档Index),并进行端到端微调。对于查询x,作者使用最大内积搜索(MIPS)查找前K个文档zi对于最终预测y,并将z视为一个潜在变量,并在给定不同文献的seq2seq预测上进行边缘化。 RAG模型结合了语言模型和信息检索技术。具体来说,当模型需要生成文本或者回答问题时,它会先从一个庞大的文档集合中检索出相关的信息,然后利用这些检索到的信息来指导文本的生成,从而提高预测的质量和准确性。其中,“检索”、“利用”、“生成”是RAG的关键部分。 那如何才能更直观地理解这三个部分呢? 举个简单的例子...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。