本文详细阐述了本地语言模型的搭建过程，以及语音本地化部署的方案，包括硬件与软件准备、模型选择与下载、推理优化等关键步骤，并介绍了千帆大模型开发与服务平台在其中的应用。
本文详细介绍了Ollama这一本地大模型部署工具的使用方法和实战技巧，包括安装配置、模型选择、API调用等，旨在帮助用户高效地在本地部署和运行大型语言模型。
本文详细阐述了ChatDoctor本地部署的步骤，包括环境搭建、代码下载、依赖安装、配置运行等，旨在帮助开发者快速搭建起自己的AI医疗助手，实现智能医疗服务的便捷与高效。
本文深入介绍了RAG（检索增强生成）技术，包括其原理、架构、应用流程及实践案例。RAG通过结合信息检索技术和大语言模型，有效解决了大模型的幻觉问题、时效性和数据安全挑战。文章还提供了RAG在企业知识管理、在线问答系统等领域的实践应用，为读者提供了全面的RAG技术入门及实践指导。
本文全面介绍了SWIFT工具，一个专为LLM和MLLM设计的可伸缩轻量级微调基础设施。文章涵盖了SWIFT的简介、安装方法、使用方法及其在众多案例中的应用，展现了SWIFT在降低训练门槛、提升微调效率方面的显著优势。
Stable Diffusion作为一款基于潜在扩散模型的AI绘图工具，以其高质量、高分辨率的图像生成能力，为平面设计领域带来了革命性的变化。通过文生图、图生图及照片修复等功能，设计师能够轻松实现创意构想，提高工作效率，打造独具特色的平面设计作品。
本文详细介绍了SD文生图基础用法，重点讲解了提示词的撰写技巧，包括基本原则、模板、权重调整、进阶语法等，帮助读者生成满意的图片。
acge_text_embedding模型在C-MTEB评测中脱颖而出，凭借其创新的俄罗斯套娃表征学习框架，实现了文本向量化的新突破，为自然语言处理领域带来了重大进展，广泛应用于多种NLP任务。
本文详细探讨了大语言模型中文本切分的多种方式，包括基于规则的切分、语义聚类切分、机器学习模型切分及LLM代理切分等，并强调了文本切分在大语言模型处理长文本时的重要性，同时提及千帆大模型开发与服务平台在模型训练与部署中的应用。
本文深入探讨了大模型技术的核心原理、应用场景及面临的挑战，并总结了未来发展趋势，包括算力底座的升级、智力即服务时代的到来、情感智能的突破等。同时，文章还关联了千帆大模型开发与服务平台，展示了其在推动大模型技术发展和应用方面的重要作用。
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