博客 / 列表

mob64ca12ee66e3 - pytorch llama 關係

在這篇博文中，我們將深入探討“PyTorch LLaMA（Large Language Model Meta AI）”的集成和優化方法。LLaMA 是 Meta 開發的一種高效的語言生成模型，而 PyTorch 是用於深度學習研究的流行開源框架。因此，瞭解如何在 PyTorch 環境中有效使用 LLaMA 模型具有重要意義。 環境準備 在開始之前，我們需要配置好運行 LLaMA

排錯 , aigc , Docker , Python

mob64ca12ee66e3 - linux 離線部署 ollama

在這篇文章中，我們將詳細介紹如何進行 Linux 離線部署 Ollama。通過分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南和擴展應用的內容，確保你能夠順利完成 Ollama 的離線安裝和配置。以下是步驟和相關信息的系統呈現。 環境準備 在進行 Ollama 的離線部署之前，我們需要確認我們的軟硬件環境是否符合要求。 軟硬件要求 操作系統： Ubuntu 20.04 或更

API , 離線 , bash , aigc

mob64ca12ee66e3 - langchain分割pdf

在現代企業環境中，能夠有效處理和分析文檔是一項重要的業務需求。這尤其體現在對大型 PDF 文件的管理上，尤其是那些需要從中提取特定信息或重新組合文件的情況。為解決這一問題，LangChain 提供了一種高效的方式來分割 PDF 文件。本文將詳細介紹如何使用 LangChain 來分割 PDF 文件，包括參數解析、調試步驟、性能調優、排錯指南和最佳實踐。 業務影響 PDF 文件常用

性能調優 , 數學公式 , aigc , Python

mob64ca12ee66e3 - diffusion rlhf

在使用“Diffusion RLHF”模型的過程中，我遇到了一些技術挑戰。這種模型結合了擴散模型與強化學習人類反饋（RLHF），在生成高質量數據和優化模型性能方面提供了很大的潛力。本文將記錄我解決“Diffusion RLHF”問題的經驗，具體分為幾個模塊。 背景定位 在開始之前，先給大家一個背景，講一講這個問題的起因和進展。 用户反饋：“我們的擴散模型在某些場景下生

性能調優 , 工具集 , 用户反饋 , aigc