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久曲健
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2025年2月16日
动手学大模型应用开发,第4天:向量数据库的使用
摘要: 第一章、知识库文档处理 本项目是一个个人知识库助手项目,旨在帮助用户根据个人知识库内容,回答用户问题。个人知识库应当能够支持各种类型的数据,支持用户便捷地导入导出、进行管理。在我们的项目中,我们以 Datawhale 的一些经典开源课程作为示例,设计了多种文件类型,介绍每一种文件类型的处理方式,从而
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posted @ 2025-02-16 18:06 久曲健
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2025年2月12日
清华博士后的DeepSeek使用手册,104页,真的是太厉害了!(免费领取源文件)
摘要: 《DeepSeek从入门到精通2025》是由清华大学元宇宙文化实验室的余梦珑博士后及其团队撰写。文档的核心内容围绕DeepSeek的技术特点、应用场景、使用方法以及如何通过提示语设计提升AI使用效率等方面展开,帮助用户从入门到精通DeepSeek的使用。 以前我看了很多教程,都感觉特别花哨,没啥干货
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posted @ 2025-02-12 08:55 久曲健
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2025年2月8日
DeepSeek 不再卡顿,从此告别服务器繁忙,请稍后再试(建议收藏!)
摘要: 大家好,我是六哥。 由于DeepSeek真的太火了,也许你也跟我一样,常会遇到这样的情况: 真的让人抓狂,10条回复里常常有9条是“服务器blabla,请稍后重试”,看到这话,就问你,谁能不崩溃? 其实仔细想想,DeepSeek的目标是AGI,算力资源更多用在探索模型上,很难兼顾几亿用户的推理需求。
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posted @ 2025-02-08 21:07 久曲健
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2025年2月6日
VSCODE接入DeepSeek R1实现AI完成自动化脚本实战开发
摘要: 大家好,我是六哥,今天还是我们喜爱的DeepSeek的玩法,今天来个实战案例,和大家分享一下如何将DeepSeek接入VS Code,结合AI Toolkit插件完成自动化脚本的实战开发。 一、准备 微软官方为我们提供了一个针对AI辅助的插件——AI Toolkit for Visual Studi
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posted @ 2025-02-06 23:51 久曲健
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Docker 镜像加速
摘要: theme: channing-cyan 概述 使用容器时一般需要首先下载一个容器镜像,例如Docker Hub官方提供的MySQL、WordPress等容器镜像。然而由于 Docker 服务器在国外,基于网速与“和谐墙”的问题,所以我们在后续拉取 Docker官方镜像可能会需要很长的时间,甚至下载
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posted @ 2025-02-06 10:46 久曲健
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2025年2月3日
PyCharm接入本地DeepSeek R1实现AI编程
摘要: 大家好,我是六哥,欢迎来到今天的技术分享!今天我要给大家带来一个超实用的教程,教你如何使用PyCharm接入DeepSeek R1实现AI编程。就算你是编程小白,也能轻松搞定,话不多说,让我们开始吧! 一、为什么要在本地搭建DeepSeek R1模型? 在开始搭建之前,先和大家聊聊这样做的好处,让你
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posted @ 2025-02-03 20:15 久曲健
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2025年2月2日
动手学大模型应用开发,第3天:大模型开发流程及架构
摘要: 一、大模型开发整体流程 1. 何为大模型开发 我们将开发以大语言模型为功能核心、通过大语言模型的强大理解能力和生成能力、结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用称为大模型开发。开发大模型相关应用,其技术核心点虽然在大语言模型上,但一般通过调用 API 或开源模型来实现核心的理解与生成,通过 Pr
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posted @ 2025-02-02 16:25 久曲健
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2025年2月1日
动手学大模型应用开发,第2天:调用大模型(下)
摘要: highlight: a11y-dark theme: channing-cyan 五、调用智谱 AI 1. ChatGLM 大模型 智谱 AI 是由清华大学计算机系技术成果转化而来的公司,致力于打造新一代认知智能通用模型。公司合作研发了双语千亿级超大规模预训练模型 GLM-130B,并构建了高精度
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posted @ 2025-02-01 17:35 久曲健
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2025年1月31日
动手学大模型应用开发,第2天:调用大模型(上)
摘要: 一、基本概念 1. Prompt Prompt 最初是 NLP(自然语言处理)研究者为下游任务设计出来的一种任务专属的输入模板,类似于一种任务(例如:分类,聚类等)会对应一种 Prompt。在 ChatGPT 推出并获得大量应用之后,Prompt 开始被推广为给大模型的所有输入。即,我们每一次访问大
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posted @ 2025-01-31 21:46 久曲健
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2025年1月30日
动手学大模型应用开发,第1天:学习大模型必知必会
摘要: 一. 什么是LLM(大语言模型)? 1. 发展历程 语言建模的研究始于20世纪90年代,最初采用了统计学习方法,通过前面的词汇来预测下一个词汇。然而,这种方法在理解复杂语言规则方面存在一定局限性。 随后,研究人员不断尝试改进,其中在2003年,深度学习先驱Bengio在他的经典论文《A Neural
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posted @ 2025-01-30 21:54 久曲健
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