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第一步官网官方驱动|NVIDIA下载驱动#切换root账号操作#进行一些依赖库的升级也很必要,eg:#yum-yinstallepel-release#yum-yinstallgccgcc-c++kernel-headerskernel-develdkms#卸载驱动和cuda（非必要操作，直接更新cuda即可）#nvidia-uninstall#cuda-uninstaller#安装（非必要操作，直接更新cuda即可）#chmoda+xNVIDIA-Linux-x86_64-515.76.run#./NVIDIA-Linux-x86_64-470.86.run#nvidia安装成功#nvidi
文章目录微调chinese-alpaca部署llama.cpp将FP16模型量化为4-bit项目地址：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca微调chinese-alpaca本项目基于中文数据开源了使用中文文本数据预训练的中文LLaMA大模型（7B、13B）开源了进一步经过指令精调的中文Alpaca大模型（7B、13B）使用text-generation-webui搭建界面接下来以text-generation-webui工具为例，介绍无需合并模型即可进行本地化部署的详细步骤。1、先新建一个conda环境。condacreate-ntextge
ChatGLM-LLaMA-chinese-insturct前言一、实验记录1.1环境配置1.2代码理解1.2.1LoRA1.4实验结果二、总结前言介绍：探索中文instruct数据在ChatGLM,LLaMA等LLM上微调表现，结合PEFT等方法降低资源需求。Github:https://github.com/27182812/ChatGLM-LLaMA-chinese-insturct补充学习：https://kexue.fm/archives/9138一、实验记录1.1环境配置优雅下载huggingface模型和数据集condaupdate-nbase-cdefaultscondacur
作者：DaveErickson在过去的几个周末里，我一直在“即时工程”的迷人世界中度过，并了解像Elasticsearch®这样的矢量数据库如何通过充当长期记忆和语义知识存储来增强像ChatGPT这样的大型语言模型(LLM)。然而，让我和许多其他经验丰富的数据架构师感到困扰的一件事是，那里的许多教程和演示完全依赖于向大型网络公司和基于云的人工智能公司发送您的私人数据。私人数据有多种形式，并且出于多种原因受到保护。对于初创公司和企业来说，他们都知道他们的私人数据有时是他们的竞争优势。内部数据和客户数据通常包含个人身份信息，如果不加以保护，这些信息会在法律和现实世界中对人类造成后果。在可观察性和安
目录IntroductionBuildingtheindex 构建索引AcceleratingindexingusingRay 使用Ray加速索引编制ServingConclusion
最近遇到Eclipse的Console中文输出乱码的问题，现象如下：在网上找到一些方法，一般均不好用，直到找到“如何在Eclipse控制台中显示汉字”，链接如下 https://www.likecs.com/show-204927969.html经测试，发现上述描述，选择UTF-8不太行，而选择GBK是可以的。 请老铁们自己试试。下图也行，效果一样 下面是实际的显示效果。 也有在Eclipse--〉Windows--〉Preferences中进行设置的，但是本人并没有试验成功。以上方法需要就没一个工程项目进行修改，比较费事。欢迎有更好的解决方案出现。
LangChainExplainedin13Minutes|QuickStartTutorialforBeginnersLangChain:通过可组合性使用LLM构建应用程序BuildingapplicationswithLLMsthroughcomposabilityhttps://github.com/hwchase17/langchainDoc:https://python.langchain.com/en/latest/use_cases/chatbots.htmlhttps://python.langchain.com/en/latest/getting_started/gettin
LangChain入门什么是LangChain如何使用LangChain？LangChain的模型LangChain的主要特点使用示例构建语言模型应用程序：LLMPromptTemplates:管理LLMs的Prompts构建语言模型应用程序：ChatModel完整代码信息抽取文档问答搜索问答（待更新）什么是LangChainLangChain是一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型(LLM)和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起，并集成额外的资源
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4.2.1LLM和Prompts4.2.2Chain4.2.3Agent4.2.4Memory4.2.5Embedding4.2.6Models4.2.7Indexes五.实战案例5.1背景需求5.2数据准备5.3数据处理5.4通过openai的Embeddings训练5.5接入聊天api一.背景介绍在过去几年中，大型语言模型(LLM)席卷了人工智能世界。随着OpenAI的GPT-3在2020年的突破性发布，我们见证了LLM的受欢迎
