我们研究了一种开源方法，用于在本地运行大型语言模型。LocalAI 是私有公司 Ollama 的替代品。译自How to Run a Local LLM via LocalAI, an Open Source Project，作者 David Eastman。今年早些时候，我写了一篇关于如何使用 Ollama 和 Llama 2 设置并运行本地 LLM的文章。在本文中，我将探讨在本地运行大型语言模
Autogen代理可以根据需要执行代码、生成报告和自动执行任务。他们可以协同高效地工作，节省时间和精力，我们还介绍了如何在本地使用，这样可以在本地进行测试，而不需要OpenAI的API。微软的Autogen官网。
随着全球化的不断发展，语言障碍已经成为制约人们进行跨文化交流和合作的重要因素。为了解决这一问题，LangChain 本地化方案应运而生。LangChain 是一种基于区块链技术的语言服务生态系统，通过智能合约和去中心化网络，将全球范围内的语言服务提供者和需求者连接起来，实现语言服务的去中心化和优质高效。在 LangChain 本地化方案中，使用 ChatYuan-large-v2 作为 LLM 大
StarCoder2模型有三种不同大小可供选择，包括3B、7B和15B参数，并且支持广泛的编程语言。每个模型都是在The Stack v2上
打开“Model Configuration”，然后打开“Prompt Format”，向下滚动到“Pre-prompt / System prompt”，选择“>”符号打
文章目录key words:介绍**MMU****物理地址**线性地址虚拟内存逻辑地址内存管理内存及寻址地址变换地址变换分段机制分页机制启用分页机制实现线性地址到物理地址转换的过程分页机制和分段机制的不同页表结构两级页表结构不存在的页表页表项格式虚拟存储任务之间的保护 和 特权级保护 key words:物理地址: 内存单元所看到的地址，机器内主存的地址，包括RAM和ROM逻辑地址: cpu生成
书接上文，我在 ollama 中部署 qwen1_5-14b-chat-q4_k_m.gguf 预量化模型，在非 Stream 模式下需要 89 秒才完成一轮问答，响应速度实在是太慢，后续需要想办法进行优化...
前文已完成安装与部署Ollama，实现了qwen2大模型的命令行方式与API方式访问，但是对于日常使用来说还是不方便，特别是使用过OpenAI的界面后，会觉得操作界面不像ChatGPT那样美观，如果能使用web页面进行交互，使用体验更好，也能保留之前的聊天记录，便于后期翻阅查询。Open-webui就是一款适配Ollama的web端工具，它可以采用本地安装与docker安装方式进行部署，在Wind
在数据隐私问题日益严重的时代，本地大型语言模型 （LLM）应用程序的开发为基于云的解决方案提供了替代方案。Ollama 提供了一个
系列文章目录LLVM系列第一章：编译LLVM源码LLVM系列第二章：模块ModuleLLVM系列第三章：函数FunctionLLVM系列第四章：逻辑代码块BlockLLVM系列第五章：全局变量Global VariableLLVM系列第六章：函数返回值ReturnLLVM系列第七章：函数参数Function ArgumentsLLVM系列第八章：算术运算语句Arithmetic Statement
人们对大型语言模型（LLM）的推理能力一直存在相当大的分歧，最初，研究者乐观的认为 LLM 的推理能力随着模型规模的扩大会自
介绍部分使用ChatGPT查询得到……LLM是啥？NLP中的LLM大模型（Large Language Model）是指能够处理海量文本数据和生成高质量语言表达能力的大型神经语言模型。通常，LLM大模型会使用海量的训练数据和深度学习神经网络来学习文本数据的规律，并生成基于统计的语言表达。目前，常见的LLM大模型包括GPT-3/4、BERT、Transformer、ELMo等。这些模型已经在自然语言
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2023-07-05 11:07:14
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在 M1 Max 上，从闪存加载每个 token 的延迟为 125 毫秒，内存管理（包括神经元的删除和添加）的延迟为 65 毫秒。虽然吞吐量的
例如，有缺陷的数据源和未优化的数据利用，或是在预训练和对齐过程中可能会诱发幻觉的训练策略，以及源于
GaLore可以节省VRAM，允许在消费级GPU上训练7B模型，但是速度较慢，比微调和LoRA的时间要长差不多两倍的时间。作者：Geronimo。
文章目录一.背景介绍二.LangChain简介2.1 常见应用场景三.LangChain特点3.1 优点3.2 不足四.LangChain功能4.1 基础功能4.2 功能模块4.2.1 LLM和Prompts4.2.2 Chain4.2.3 Agent4.2.4 Memory4.2.5 Embedding4.2.6 Models4.2.7 Indexes五.实战案例5.1 背景需求5.2 数据准
文章目录一、什么是LLM二、LLM从海量文本中学习到了什么？三、LLM的知识到底存储到了网络中的什么地方四、如何修改LLM中的某些知识？五、如何平衡训练数据量、模型参数、增加epoch的关系六、思维链promting是啥七、代码预训练增强LLM推理能力八、各种大模型评测排行榜网站九、预训练数据集概览十、InstructGPT模型微调数据集十一、指令微调数据集格式十二、训练数据准备阶段参考文档 一
FastChat 是一个开放平台，用于训练、服务和评估基于大型语言模型的聊天机器人。FastChat 为 Chatbot Arena ( https://c
@[TOC](Logstash+MQ 日志采集)需求场景logback+MQ+Logstash采集多台服务（下文用生产端代替）的日志数据，汇总到一台服务器（下文用消费端代替）中。实现1.RabbitMQ 将日志消息发布到mq，消费端获取消息。
2.Logstash 收集日志数据。放在消费端，接收mq消息，文件形式输出到本地。服务环境1.windows环境
2 .mq（环境模拟）
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2022-11-27 21:23:01
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与LLM推理机制中严格硬编码工具调用的固定实践流程相反，以代码为中心的范式允许LLM动态生成tokens，并使用可
