LLM探索:离线部署Ollama和one-api服务
离线部署Ollama?手动下载上传,导入模型文件,啧,麻烦。one-api用Docker,tiktoken需下载重命名,更烦。添加渠道?简单。
LLM探索:环境搭建与模型本地部署
又来折腾LLM本地部署?ChatGLM-6B在6GB显存下就能跑,MOSS却要显存翻倍,这差距。硬件要求高得离谱,但作者硬是在Ubuntu上搞定,佩服?开源LLM本地部署指南,就这?
LLM探索:大模型背后的向量魔法,Embedding技术初探
Embedding技术从Word Embedding发展到动态预训练模型,无处不在,但本文只是过时的基础。LLM时代,向量魔法如此关键,作者却拖更太久,内容早该更新了。
LLM探索:使用DeepSeek免费平替cursor
Cursor太贵?DeepSeek+Cline勉强能用,但token烧得比我还快。生成的代码bug一堆,还不如自己敲。32k上下文调整后总算不报错,效果嘛,也就那样。
LLM探索:为ChatGLM2的gRPC后端增加连续对话功能
给ChatGLM2的gRPC后端硬塞了连续对话功能,改了proto、C#客户端和Python服务端代码。OpenAI格式转ChatGLM格式?真够折腾的,幸好有loguru。搞定了,但调试gRPC还是麻烦,考虑改OpenAI接口了。
LLM探索:GPT类模型的几个常用参数 Top-k, Top-p, Temperature
A recent breakthrough in artificial intelligence (AI) is the introduction of language processing technologies that enable us to build more intelligent systems with a richer understanding of language than ever before. Large pre-trained Transformer language models, or simply large language models, vastly extend the capabilities of what systems are able to do with text.