本地化langchain LLC 在我參與的項目中，我們在使用Langchain作為基礎框架時，遇到了一系列關於本地化的問題。隨着功能的拓展，如何有效地支持多種語言成為了亟待解決的核心挑戰。為了記錄解決過程，我將詳細分享到這個具有挑戰性的任務的各個方面。 背景定位 在這個多語言支持功能的實現過程中，我們面臨着以下幾個問題場景： 如何確保文本的準確翻譯？ 如何
將 Docker 集成 Ollama 是一個很有趣且有用的過程。通過這篇文章，我將展示完整的實現步驟，包括必要的環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化以及生態擴展。 環境準備 在開始之前，我們需要先準備好本地的開發環境，確保 Docker 和 Ollama 都能夠順利運行。 依賴安裝指南 以下是各平台的安裝命令： # Ubuntu sudo apt upda
在現代AI應用中，Ollama模型的本地部署越來越普遍。然而，當需求變化或技術升級時，如何將本地部署的Ollama模型遷移到其他服務器就成為一項必要的工作。本文將詳細記錄這一遷移過程，並分析遇到的問題和解決方案。 問題背景 在我們公司的生產環境中，Ollama模型被廣泛應用於自然語言處理任務。然而，由於服務器資源的不足，我們決定將模型遷移到一台配置更高的服務器上。此時，如果我們無
llamaFactory lora訓練GLM4參數設置為多少 在當今的機器學習和自然語言處理領域，LLaMA（Large Language Model Meta AI）模型因其強大的表現成為熱議的焦點。近期，“llamaFactory lora訓練GLM4參數設置為多少”的問題引發了不少關注，本文將深度探討如何對此進行參數設置，解析新舊版本的差異，並提供遷移指南、兼容性處理、實戰案例
