登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效
在广告业务场景，腾讯混元大模型支持智能化的广告素材创作，能够适应行业与地域特色，满足千人千面的需求，实现文字、图片、视频的自然融合。腾讯混元大模型是由腾讯全链路自研的通用大语言模型，拥有超千亿参数规模，预训练语料超 2 万亿 tokens，具备强大的中文创作能力，复杂语境下的逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力。在中国信通院《大规模预训练模型技术和应用的评估方法》的标准符合性测试中，混元大模型共测
Lagent 是一个轻量级、开源的基于大语言模型的智能体（agent）框架，支持用户快速地将一个大语言模型转变为多种类型的智能体，并提供了一些典型工具为大语言模型赋能。
多模态架构普及化智能体能力实体化端侧部署平民化。建议开发者重点关注Llama 4与Qwen2.5-Omni的融合应用，探索AutoGLM在科研自动化场景的潜力。
.NET 创建MCP使用大模型对话二：调用远程MCP服务
这里要根据你使用的nvdia的gpu算力来设置，去nvdia官网查看对应型号gpu算力，设置的不对虽然编译的时候不会报错，但是程序运行的时候就会出现好多类似上面那种奇奇怪怪的错误。这个错误，代码使用cmakelists.txt编译，找了好久网上的解决方案并没有解决我的问题，最后发现是因为cmakelists.txt里面。这里的arch=compute_53,code=sm_53设置错了，设置成了a
在InternStudio中新建个人开发机，10%的A100,版本选cuda12.2,名字随便起一个，时长默认，然后大概等个三五分钟虚拟机就可以正常使用。选择ssh连接，然后复制登录命令到powershell或linux终端，然后再复制对应密码就可以成功登录。然后在个人本地pc中powershell中执行相关端口映射命令或在vscode中配置端口。为了后续便利，可以通过配置ssh key来免除每次
所谓模型量化，其实就是将模型参数的精度从较高位宽(如FP16、FP32、BF16，一般是浮点运算)转换为较低位宽(如Int8、Int4，一般是整数运算)，从而降低模型存储大小及显存占用、提升推理性能。
Docker 安装与主机安装的方式相比，我们少安装了 CUDA 和 PyTorch 程序，多安装了和下载 Docker 镜像，但整体花费的时间其实是减少了的（因为 CUDA 和 PyToch 安装时间比较长）。Docker 安装最大的好处就是可以随时切换不同的环境，而且不会影响到主机的环境。
从技术工程角度来看，利用向量数据库结合大型 AI 模型来构建领域知识库系统的实现并不复杂，然而，这一领域仍然面临着不少挑战和潜在的改进空间。在本文中，我们已经讨论了一些解决方案和技术，但仍然有许多可能的改进和未来发展方向值得深入研究。首先我们认为关键点还是解决向量检索的召回准确性和超长文本处理能力是两个难点，这些方面可能还有更好的方式。此外，大模型本身的能力和文档质量是系统性能的关键因素，因此需要
ChatGLM 本地部署指南(Docker容器版)，零基础入门大模型（非常详细）看一篇就够了！
现如今大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高
LM Studio加载大模型时参数设置页面的常见参数及设置方法如下：
其次，我们对所有的数据都进行了加密存储和传输，这样一来，即使数据在传输过程中被截获，也无法被解密，从而保障了数据的安全性和隐私性。最后，我们还应用了人工智能技术，实现自动化预警、预测和智能化决策支持，这样一来，我们的系统不仅能够处理大量数据，还能够智能地预测未来趋势，为我们的决策提供更加准确的依据。所以，我们可以想象，当我们把大模型和数据要素结合起来，它们将如何赋能我们的一网统管解决方案，让我们的
xdmcp配置_百度百科xdmcp配置_百度百科 xdmcp配置 XDMCP（X Display Manager Control Protocol）X显示监控协议。 一些简单的远程X想必大家 都比较熟悉，比如用ssh登录远端主机, 然后运...
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术是一种结合检索和生成的方法，用于提升大语言模型（LLM）在知识密集型任务中的性能。通过一个两阶段的过程提升LLMs的输出质量：•检索（Retrieval）阶段，可以从各种数据源检索相关信息；•生成（Generation）阶段，将检索到的文档与原始查询，形成提示模板，一起输入到生成模型中，产生最终的回答。这种方法使模型拥有了利
运维
——运维
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 [email protected]
MCP技术社区
