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Solon AI 开发学习 - 2chat - Hello World

1、部署本地大语言模型(llm) 借用 ollama 部署 llama3.2 模式(这个比较小,1G大小左右) ollama run llama3.2 # 或 deepseek-r1:7b 具体可参考:ollama 部署本地环境 2、开始新建项目(通过 solon-ai 使用 llm) 可以用Solon Initializr生成一个模板项目。新建项目之后,添加依赖: <dependency> <groupId>org.noear</groupId> <artifactId>solon-ai</artifactId> </dependency> 3、添加应用配置 在app.yml应用配置文件里,添加如下内容: solon.ai.chat: demo: apiUrl: "http://127.0.0.1:11434/api/chat" # 使用完整地址(而不是 api_base) provider: "ollama" # 使用 ollama 服务时,需要配置 provider model...

腾讯云开源 DeepSeek 量化部署方案:性能最高提升 3.9X

腾讯云联合小红书Hilab Infra团队,在SGLang 中实现了DeepSeek量化模型的高效推理优化,并在HuggingFace中发布了DeepSeek-V3.1-Terminus的量化模型。 量化方案介绍 当前主流的大语言模型普遍采用MoE架构,这种架构可以在减少训推成本的同时提升模型性能,与此同时,模型体积也变得越来越大。比如,DeepSeek系列为671B,Kimi K2达到了 1TB,而当前主流的GPU单卡显存只有 80GB/96GB,通常需要双机分布式部署。 模型量化是提升推理效率、降低推理成本的主流方式,它是指在保持模型精度尽量不变的前提下,将模型使用的**高精度数值(如 FP32/BF16 浮点数)转换为低精度数值(如 FP8、INT8、INT4 甚至更低比特)**的过程,从而减少了大模型内存占用、提升了推理性能。 当前针对MoE模型,社区普遍使用W4AFP8 混合量化方案,这种量化方案的特点在于: 对权重(Weight)采用INT4 量化,对激活(Activation)采用FP8 动态量化; 只对普通专家权重使用INT4量化,而对其他线性层保留DeepSeek原生...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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。

Rocky Linux

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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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