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3、使用ollama命令生成ollama直接可用的模型，同时给模型命名：ollama create 模型取名 -f Modelsfile.txt文件地址。2、新建ollama的模型存放位置，新增环境变量OLLAMA_MODELS=D:\Ollama，一定要重启ollama，右下角有一只羊的图标。1、配置ollama环境变量，进入Path将ollama的安装位置添加进去，默认是在c盘中可以找到之前的
本周我们学一个实操知识，教大家怎么在自己的电脑上部署一个开源大模型。
【代码】Windows搭建CUDA大模型Docker环境。
Mem0 作为一种革命性的AI记忆技术，为构建个性化的AI应用提供了全新的解决方案。Mem0 不仅可以提高AI代理的智能水平，还可以为用户带来更加个性化和人性化的AI体验。相信在不久的将来，Mem0 将会应用到更多的AI应用场景中，为我们带来更加智能和便捷的生活体验。项目信息项目名称： mem0GitHub 链接：https://github.com/mem0ai/mem0Star 数：15K。
本文介绍如何使用pip在Windows机器上安装Open Webui，配合Ollama调用本地大模型的方法
【AI大模型】搭建大模型知识库流程，以及基于langchain实现大模型知识库案例
如果你对人工智能、推理任务或者机器学习有一点兴趣，最近我发现了一个超级有意思的开源项目——。它的目标是训练出在数学和代码推理上能超越一些大模型的小型模型。这个项目不仅让人眼前一亮，还能让你感受到开源社区的巨大力量。今天，我就带你一起来看看这个项目是怎么运作的，为什么它值得关注，以及你如何参与进来。
摘要电子病历（EMR）在现代医疗中虽然不可或缺，但由于其复杂性和信息冗余性，给临床推理和诊断带来了挑战。为解决这一问题，我们提出了medIKAL（整合知识图谱作为大型语言模型的辅助工具）框架，该框架结合了大型语言模型（LLMs）与知识图谱（KGs），以提升诊断能力。medIKAL根据医疗记录中实体的类型赋予其加权重要性，使得能够在知识图谱中精确定位候选疾病。它创新性地采用类似残差网络的方法，允许大
主要有两种，分别是方法A：统一嵌入解码器架构方法；就是将图像转为和原始文本token一样维度的embedding，然后再进入LLM前作拼接一起作为输入。如下面的左图。这个思路比较简单，且清晰。方法B：跨模态注意力架构方法。在注意力层直接集成图像和文本嵌入，就是将图片作为kv或者q，然后算一个cross attention即可，但是感觉这么做有个小问题，就是如果是多种模态的话可能就不好实现了。
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