常见本地大模型个人知识库工具部署、微调及对比选型

文章目录

  • 常见本地大模型个人知识库工具部署、微调及对比选型
    • 知识库侧
      • AnythingLLM
      • MaxKB
      • RAGFlow
      • FastGPT
      • Dify
      • Open WebUI
      • 小结
    • 大模型侧
      • Ollama
      • LM Studio
      • Xinference
      • 小结
  • 大模型侧工具安装部署实践
    • Ollama部署
      • Windows部署Ollama
      • Linux部署Ollama
      • Ollama使用技巧
        • 模型更换存储路径
        • 导出某个模型
        • 导入某个模型
      • 小结
    • LM Studio部署
      • Windows部署LM Studio
      • Linux部署LM Studio
      • LM Studio本地大模型下载设置
        • 从魔塔社区下载
        • 修改js文件中的默认下载路径
      • 小结
    • Xinference
      • Windows 安装 Xinference
      • Linux 安装 Xinference
      • Xinference使用
        • Xinference接口
        • Xinference多模态模型
        • XinferenceEmbedding 模型
        • Xinference Rerank 模型
        • Xinference 注意事项
      • 小结
    • 大模型侧工具安装部署总结

常见本地大模型个人知识库工具部署、微调及对比选型

这几年,各种新技术、新产品层出不穷,其中,**大模型(Large Language Models)**作为AI领域的颠覆性创新,凭借其在语言生成、理解及多任务适应上的卓越表现,迅速点燃了科技界的热情。从阿尔法狗的胜利到GPT系列的横空出世,大模型不仅展现了人工智能前所未有的创造力与洞察力,也预示着智能化转型的新纪元。然而,大模型的潜力要真正转化为生产力,实现从实验室到现实世界的平稳着陆,还需跨越理论到实践的鸿沟。

自去年云栖大会上,阿里云发布了一系列基于通义大模型的创新应用,标志着大模型技术开始迈向大规模商业化和产业化的关键一步。这一系列动作不仅展示了大模型在交通电力金融政务教育等多个行业的广泛应用前景,也揭示了一个重要趋势:大模型的落地应用需要与行业知识深度整合,形成具有领域特色的“行业大模型”

而在这一过程中,一个概

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