首先 , 安装 Ollama 软件 , 到 https://ollama.com/ 下载安装 ; 然后 , 运行 ollama run llama3 命令 , 即可开始使用 Llama3 大模型 ; 一 、Meta Llama 3 大模型安装 1、Llama 3 大模型简介 Llama 3 大模型 是 Meta 公司 发布的 大模型 , Meta 公司 就是 Facebook ; Llama 3 大模型 Llama3 大模型 ; 下载的模型放在了 C:\Users\用户名.ollama 目录中 , 在我的电脑上的路径是 C:\Users\octop.ollama ; 这个模型很大 , 有 4.7 G 安装完成后的效果 for help) 二、Meta Llama 3 大模型使用 1、Llama 3 大模型在线使用 在命令行中 , 可以直接进行对话 , 下面是对话内容 : D:\Llama>ollama run llama3 for help) 2、Llama 3 大模型离线使用 Llama 3 大模型 联网时 , 可以访问云端服务 , 可以生成更加丰富的文本 ; Llama 3 大模型 在 断网后也可以使用 , 下面是断开网络后
要通过api在代码里面去调用大模型,需要先申请大模型的api key,以deepseek官网为例,apikey的申请地址:https://platform.deepseek.com/api_keys 目前 代码案例的话,deepseek官网就有提供最简单的案例: https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/ 调用上面的代码,需要安装依赖: pip install openai 通过上面2篇文章,一个是可以将大模型切换为其他第三方平台的api进行调用,有的平台注册会赠送一定的体验额度,可以临时用于代码调试啥的,另一篇文章的话,是可以将代码里面的apikey以及对应的api地址等信息放到配置文件里面 模型列表可以参考:https://huggingface.co/deepseek-ai/models https://modelscope.cn/models
摘要:Google再次刷新了多模态大模型的上限。本文将为您权威解读Gemini3Pro的核心特性(超长上下文、原生多模态),并为国内开发者提供一份详尽的GoogleGeminiAPI购买与接入教程。 1.为什么Gemini3Pro会是下一个GameChanger?在讨论如何购买和获取API之前,我们先看看Gemini3Pro到底强在哪里。 3.聚合:不仅是GPT,更是您的Gemini专属通道大模型API聚合平台早在Gemini1.0时代就已完成了与GoogleVertexAI的深度对接。 https://api.n1n.ai/v1",#关键:n1n聚合接口api_key="sk-NxN..." 智能视频剪辑:根据用户的文字指令("剪辑出所有进球的画面"),让AI分析视频帧并给出时间点。金融研报分析:一次性扔进去50份PDF年报,让大模型进行横向对比分析。
大模型超越AI 目前所指的大模型,是“大规模深度学习模型”的简称,指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型,可以处理大规模的数据和复杂的问题,多应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。 本文将探讨大模型的概念、训练技术和应用领域,以及与大模型相关的挑战和未来发展方向。 大模型是指具有庞大参数数量的机器学习模型。传统的机器学习模型通常只有几百或几千个参数,而大模型则可能拥有数亿或数十亿个参数。 训练大模型的挑战 训练大模型需要应对一系列挑战,包括: 以下是与大模型相关的一些代码示例: 计算资源需求: import tensorflow as tf # 指定使用GPU进行训练 with tf.device 更智能的模型压缩技术:模型压缩和加速技术将继续发展,以减小大模型的计算和存储开销。 更好的计算平台支持:为了支持训练和部署大模型,计算平台将继续改进,提供更强大的计算资源和工具。
Sub2API 就是给 Ollama 套了一层 “企业级门面”,让你本地跑的大模型,能像商用 API(OpenAI 格式)一样被各种软件直接调用,还能管权限、控流量、做多模型调度。 Ollama启动 本篇不强调Ollama,因为很多Windows平台的电脑,跑大模型性能很差。这里只描述的Ollama启动,供Sub2API使用。 Ollama本地启动服务。 依据自己的电脑配置,就下载对应的模型。 我是Mac M3 Max 48G内存,我可以本地跑 Gemma4:26b。所以我提前搞好了,可以只直接启动。 Sub2API启动 Sub2API 是一个开源的 AI API 网关与管理平台,核心是把你本地(如 Ollama)或云端(如 OpenAI、Claude)的 AI 模型,统一转换成标准的 OpenAI 配置CodeX使用Sub2API 找到 API秘钥 - 创建秘钥 填写基本信息 使用 看到CodeX配置信息,按照要求创建文件,或者修改文件内容即可! 如果你有其他AI IDE也可以介入。
闲话少叙,本集合文章是作者对大模型一路的笔记和从业后的回顾,希望能和大家一起成长交流,将从初学大模型基础到AI智能体的搭建一步步开启AI大模型时代的开端。 申请成功后下方列表会多出来一条apikey信息:3.获取到key后就可以在模型广场,查看、挑选我们需要的模型,进行体验或选择使用了。4. 腾讯混元大模型API接口调用详细说明:5. 主要通过腾讯的腾讯云大模型API提供的混元大模型API和SDK来实现大模型的应用,混元大模型支持文本模型和生图模型,通过API的方式方便开发者调用,可通过腾讯云SDK方式接入或使用OpenAI SDK方式接入 , "填表人": "", "日期": ""}3.通过混元大模型兼容的OpenAI接口使用API-KEY的base-url进行模型调用import jsonimport osfrom openai import **文本生成与编辑**:AI大模型可以生成文章、故事、诗歌、新闻报道等文本内容,辅助创作者进行创作。此外,它们还可以对已有文本进行润色、修改和优化,提高文本的质量。\n\n3.
全网最强开源AI大模型接入教程:开源模型DeepSeek-V3 API接入全流程详解 (与OpenAI完美兼容) 全网最强开源AI大模型接入教程:开源模型DeepSeek-V3 API接入全流程详解 ( \ DeepSeek-V3 是最新一代开源 AI 模型, 不仅完全兼容 OpenAI API,还能通过流式输出大幅提升性能和用户体验。 全网最强开源 AI 大模型接入教程:开源模型DeepSeek-V3 API全流程详解 (与OpenAI完美兼容) ✨ 提示: API Keys 是你访问 DeepSeek API 的核心凭证,请妥善保存 或 https://api.deepseek.com/v1 api_key 使用刚刚生成的 API Key model deepseek-chat(DeepSeek-V3 默认模型) 特别说明: ✨ 总结: 通过本教程,你已经掌握了注册、配置与调用 DeepSeek-V3 的完整流程。 快去尝试接入,开启你的 AI 创作之旅 吧! 关注我,发现更多 AI 技术干货!
从这个规律来看,大语言模型(简称LLM)出现后虽然霸占了所有与AI相关的关键词,吸引了所有人的注意力,但这并不代表“LLM之前无AI”。 所以,AI不是只有大模型。AI的大模型时代也 ≠ 只有大模型的AI时代。 成熟的AI,早就已经上岗了 或许你还不敢相信,现在哪怕小小的快递背后,都已经有AI技术在加持了。 然而,这些仅仅是已经成熟上岗的AI技术在英特尔®️ 平台得到的优化,英特尔的能力还远不止如此。 这就要说回大模型了。 因此,英特尔就祭出了一款增强型的“减(量)重(化)神(工)器(具)”,可以让一个十亿参数的大语言模型瘦身3/4,增强其准确性,还能有效地提升大模型在英特尔®️ 平台上的推理性能。 更多《英特尔平台上的行业AI实战与大模型优化》相关内容,可扫描下方海报中的二维码获取。点击原文链接,阅读英特尔《最“in”大模型》专栏的所有文章。 — 完 —
选择模型:gpt-3.5-turbo-1106 添加函数: { "name": "ask_database", "description": "Use this function to answer /utils/.env')) # 初始化 OpenAI 服务 client = OpenAI() # openai >= 1.3.0 起,OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_BASE_URL thread = client.beta.threads.create() show_json(thread) thread 的内容: { "id": "thread_****LtfOO9AOw3V3lZ222Oa object": "thread.message", "role": "user", "run_id": null, "thread_id": "thread_****LtfOO9AOw3V3lZ222Oa "param": null, "code": null } } 参看:https://cookbook.openai.com/examples/assistants_api_overview_python
在当前技术环境下,AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力,还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。 通过不断优化模型结构和算法,AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率,为人类生活和工作带来更多便利。 AI大模型学习的理论基础 数学基础: 线性代数:AI 大模型中大量使用向量和矩阵运算,如矩阵乘法、向量点积等,用于表示和操作数据。 AI大模型在特定领域的应用 在自然语言处理领域,AI 大模型如 GPT-3 被广泛应用于文本生成、机器翻译、问答系统等。 此外,模型的性能也受到计算资源、数据质量和算法优化等因素的影响 AI大模型学习的伦理与社会影响 AI 大模型学习确实带来了一些伦理和社会问题,我们需要认真对待: 1.
AI大模型学习 在当前技术环境下,AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力,还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。 方向一:AI大模型学习的理论基础 AI 大模型学习的理论基础涉及深度学习、神经网络、优化算法等多个方面。 ———————————————— 方向二:AI大模型的训练与优化 AI 大模型学习的理论基础涉及深度学习、神经网络、优化算法等多个方面。 ———————————————— 方向三:AI大模型在特定领域的应用 AI大模型的训练与优化是深度学习领域中至关重要的一部分。 ———————————————— 方向四:AI大模型学习的伦理与社会影响 AI大模型学习的伦理与社会影响是一个备受关注的话题,以下是一些关于这个方向的重要内容: 数据隐私:AI大模型需要大量的数据来训练
大模型知识,因此希望可以通过自己学习然后以写文章的形式向大家同样想零基础学习大模型的同学进行互相交流,欢迎大家在评论区打出自己的疑问或者本文不正确的地方,我们一起学习 零基础学AI大模型之读懂AI大模型 甚至企业里说的“开发大模型”,真的是从头造一个“大脑”吗? 今天就用通俗的语言,把AI大模型的核心逻辑、能力边界和落地场景讲透,最后再给大家一份主流模型的选择指南。 一、什么是AI大模型? 这时候,AI智能体(Agent) 才是大模型的“落地形态”。 大模型API的3个核心局限 “只会说,不会做”:任务理解与执行脱节 API能生成文本,但无法自主调用工具、访问数据库或操作软件。 企业真正要开发的是AI智能体:大模型的“升级版” 所谓“AI智能体(Agent)”,是给大模型加上“手脚”“记忆”和“规划能力”,让它从“聊天工具”变成“能干活的助手”。
学习目标 了解LLM主流开源大模型. 掌握ChatGLM、LLaMA、Bloom等基础大模型的原理 LLM主流大模型类别 随着ChatGPT迅速火爆,引发了大模型的时代变革,国内外各大公司也快速跟进生成式AI市场,近百款大模型发布及应用 目前,市面上已经开源了各种类型的大语言模型,本章节我们主要介绍其中的三大类: ChatGLM-6B:衍生的大模型(wenda、ChatSQL等) LLaMA:衍生的大模型(Alpaca、Vicuna 闻达:大型语言模型调用平台,基于 ChatGLM-6B 实现了类 ChatPDF 功能 LLaMA模型 LLaMA(Large Language Model Meta AI),由 Meta AI 于2023 BLOOM模型 BLOOM系列模型是由 Hugging Face公司的BigScience 团队训练的大语言模型。
国内大模型API选型:别让接口选择拖垮你的AI应用 如果你正在开发AI应用,或者负责企业内部的大模型接入,你大概率已经遇到过这个问题:市面上国内大模型API五花八门,从文心一言到通义千问,从讯飞星火到豆包 为什么国内大模型API这么多,但选起来这么费劲? 说实话,我从2023年开始接触大模型API,那时候选择还比较少,主要就是百度文心一言和阿里通义千问。现在呢? IDC在2025年的报告里提到,中国企业级AI应用中有67%优先选择国产大模型,主要原因是数据安全和响应速度。 一个中型项目可能用到3-4个模型,每个模型的API Key不同,权限也不一样。手动管理容易泄漏。建议用专门的API Key管理工具,或者至少做到环境变量隔离。 第三,不关注模型迭代。 他们改用AI API网关做统一调度后,不仅支持了多模型,还能根据负载自动切换,成本降低了30%。这个案例告诉我们,不要等到出问题再补基础设施。 未来趋势:如何让大模型API选型更简单?
OpenClawMiniMax 开放平台无问芯穹¥19.9(入门档)1000次 / 5小时GLM、Kimi、MiniMax 等模型更新稍慢,适合预算敏感型无穹 Infini-AI 服务平台2026 大模型 API 免费额度汇总清单 国家超算平台国家超算平台为开发者提供了极为丰厚的新用户注册福利,支持调用多款当前最新的前沿大模型。 百度云 (千帆大模型平台)百度千帆平台集成了大量第三方热门模型,采用“每模型独立额度”策略。核心权益: 每个模型 100 万 Tokens (ERNIE-4.5 系列通常有效期为 3 个月)。 , 4.5永久额度,国产自研强项智谱AI开放平台硅基流动新用户 2000 万 TokensDeepSeek, Llama 等开源模型永久额度,API 响应比较快硅基流动kimi新用户送15元代金券kimi-k2.5 ,kimi-k2等开源模型永久代金券,API 响应快kimi开放平台科大讯飞每个模型 20 万 Tokens星火 Ultra, Max, Pro涵盖长文本 128K 版本讯飞星火-懂我的AI助手魔搭社区每天
首先看看具体的跑分情况,整体的Grok3模型在数学领域AIME、科学领域GPQA和代码测试上,都超越了其他模型。 编程 (Coding LCB Oct-Feb)领域上: Grok-3(57分) 明显领先其他大模型 其他模型得分在 34-41 之间,相比数学和科学测试,差距较小。 而且,从整体的Grok 3跑出的模型整体分数来看,是 首个超过 1400 分 的模型啊!果然,马斯克吹过的牛都会实现,自家的Grok3在这个分数榜单上确实是史上最强模型。 在发布会上还有一张图展示了目前Grok3发展的速度。乍一看你会觉得Grok系列大模型的发展有点过快,好像从23年到现在一下子就追上了GPT-4o模型了。 走的还是大力出奇迹的大模型训练路子。 而对比起GPT-4o和DeepSeek-V3用的GPU数量,Grok3的训练简直是土豪级别的用法的。
今天就给大家介绍英伟达和Github的免费大模型APIKey的获取方法。 传送门:OpenRouter提供的DeepSeek-R1-70B的大模型免费用获取各大人工智能AI工具通过API和KEY调用的方法英伟达-Nvidia的免费APIKey说到英伟达,大家的第一反应可能是" 但很少有人意识到,拥有强大算力的英伟达,也在积极布局AI云服务市场。这波免费开放API的策略,本质上是一个聪明的生态布局——通过免费服务吸引开发者,为未来的商业变现铺路。 -3.1检测,yi-large检测失败3.选择模型点击“管理”搜索模型,我这里先oss、glm、minimax的关键字再添加对应的模型4.测试问题回到助手选择英伟达大模型问它一个问题,看是否能回答。 大模型,如OpenAI、deepseek、DeepSeek等。
零基础学AI大模型之SpringAI 前情摘要: 1、零基础学AI大模型之读懂AI大模型 2、零基础学AI大模型之从0到1调用大模型API 3、零基础学AI大模型之SpringAI 零基础学AI 大模型之AI大模型常见概念 一、先搞懂:什么是AI大模型? 二、AI大模型的6个核心概念 如果把AI大模型比作“智能大脑”,下面这些概念就是它的“神经中枢”——决定了它“怎么思考”“怎么干活”“怎么不犯错”。 1. 令牌(Tokens):大模型的“语言最小单位” 你可能听过“ChatGPT3只能处理4K内容”,这里的“4K”指的就是令牌(Tokens)——大模型处理语言的基本单位,相当于人类说话的“词语片段”。 工具调用(Tool Calling/Function Call) 大模型本身不能查天气、查股票,但工具调用能让它“调用外部API”,获取实时数据或执行操作,相当于给模型装了“外接大脑”。
一、引言 这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库,为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。 Transformers 提供了便于快速下载和使用的API,让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过 model hub 与社区共享。 你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。 LoRA是一种用于微调大型语言模型的轻量级方法,它通过添加低秩矩阵到预训练模型的权重上来实现适应性调整,从而在不显著增加模型大小的情况下提升特定任务的性能。 get_peft_model(model, config) print_trainable_parameters(model) 三、总结 本文简要介绍LoraConfig的配置参数情况,具体的机遇peft对大模型进行微调后面单独开一页详细讲解
一、引言 这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库,为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。 Transformers 提供了便于快速下载和使用的API,让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过 model hub 与社区共享。 这里使用了Auto自动模型,transformers包括管道pipeline、自动模型auto以及具体模型三种模型实例化方法,如果同时有配套的分词工具(Tokenizer),需要使用同名调度。 管道(Pipline)方式:高度集成的使用方式,几行代码就可以实现一个NLP任务 自动模型(AutoModel)方式:自动载入并使用BERT等模型 具体模型方式:在使用时需要明确具体的模型,并按照特定参数进行调试 同时,列举了管道模型、自动模型、具体模型等三种transformers预训练大模型实例化方法。期待大家三连。