本文詳細(xì)介紹了在Ubuntu 18.04環(huán)境下部署大模型的全流程，包括GPU環(huán)境配置（CUDA和cuDNN安裝）、ChatGLM-6B模型的下載與部署。文章提供了實(shí)用的避坑建議、環(huán)境檢查命令、量化版本選擇指南以及詳細(xì)的部署步驟，幫助讀者快速搭建自己的…

本文詳細(xì)介紹使用vLLM在本地部署大語言模型的完整流程，包括創(chuàng)建虛擬環(huán)境、通過ModelScope下載Qwen/Qwen3-0.6B模型、配置并運(yùn)行LLM服務(wù)器，以及通過OpenAI兼容API接口調(diào)用本地模型。文章提供詳細(xì)命令代碼和使用示例，幫助讀者實(shí)現(xiàn)本地大模型的部…

本文全面介紹了AI Agent的概念、發(fā)展及框架。AI Agent作為大模型的延伸，具備自主性、反應(yīng)性等特征，通過控制端(推理規(guī)劃)、感知端(多模態(tài)輸入)和行動(dòng)端(工具使用)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)處理。應(yīng)用場景包括單代理任務(wù)執(zhí)行、多代理協(xié)作及人機(jī)交互。文章討論了AI Age…

文章介紹了Agentic RAG技術(shù)，即智能體檢索增強(qiáng)生成，這是傳統(tǒng)RAG的進(jìn)階版本。它將AI智能體嵌入RAG流程，具備自主決策、交互式擴(kuò)展和反饋回路等特性，通過反思、規(guī)劃、工具使用和多體協(xié)作等模式提升性能。文章還介紹了多種進(jìn)階架構(gòu)&am…

文章詳細(xì)解析了大型語言模型(LLM)中的Function Calling、MCP和A2A三大核心技術(shù)。Function Calling通過監(jiān)督微調(diào)實(shí)現(xiàn)，教會(huì)模型識(shí)別意圖和參數(shù)提取；MCP是標(biāo)準(zhǔn)化工具交互的協(xié)議框架；A2A則使AI智能體之間能夠協(xié)作。文章還提供了系統(tǒng)學(xué)習(xí)LLM的方法…

文章探討了大語言模型在構(gòu)建知識(shí)圖譜時(shí)的根本性挑戰(zhàn)，指出生成式模型因文本生成機(jī)制與結(jié)構(gòu)化知識(shí)需求不匹配而存在幻覺、碎片化等問題。作者提出判別式模型更適合結(jié)構(gòu)化提取，強(qiáng)調(diào)斷言知識(shí)圖譜作為可驗(yàn)證基礎(chǔ)的重要性，并介紹通過層級(jí)關(guān)系、規(guī)則…

文章講述了農(nóng)學(xué)背景的王東從銷售工作轉(zhuǎn)型學(xué)習(xí)AI大模型的故事。他通過自學(xué)Python、數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)等技能，經(jīng)歷多次面試后成功獲得AI崗位工作。作者分享了學(xué)習(xí)路徑、面試經(jīng)驗(yàn)和職場心得，強(qiáng)調(diào)了抓住機(jī)會(huì)和找到適合自己領(lǐng)域的重要性。最后提供了AI大模型學(xué)…

企業(yè)落地大模型應(yīng)用需關(guān)注精準(zhǔn)選模、開發(fā)平臺(tái)搭建和合作伙伴選擇三要素。應(yīng)選擇與業(yè)務(wù)高度匹配的模型，搭建覆蓋全生命周期的開發(fā)平臺(tái)，并與經(jīng)驗(yàn)豐富的AI廠商合作。同時(shí)需做好資源投入、數(shù)據(jù)治理、算力準(zhǔn)備和效果評(píng)估，通過低代碼工具和自動(dòng)化流…