Mistral

【Ollama】大模型本地部署与 Java 项目调用指南

Ollama大模型本地部署与Java项目调用指南一、引言背景介绍Ollama是一个轻量级的大语言模型部署工具，支持快速在本地拉取、运行主流开源模型（如LLaMA3、Mistral、Gemma等）。
科马·2025-07-28 23:46

LLM微调训练指南

模型选择策略开源LLM的选择需综合评估任务需求与资源限制：LLaMA-2（7B/13B/70B）：商用友好，推荐使用HuggingFace格式的社区变体（如NousResearch版本）Mistral（
小小怪 @·2025-07-27 21:07

AI编程系列 之 探索 Codestral：来自 Mistral AI 的代码生成模型

简介在不断发展的人工智能领域，新模型的发布不断突破机器理解和生成的界限。Codestral就是这样一种突破性的模型，它是MistralAI推出的一种尖端语言模型。在这篇文章中，我们将深入探讨Codestral的细节，探索其功能，并提供如何使用Python开始使用它的实用指南。推荐文章《AnythingLLM教程系列之05AnythingLLM允许您创建嵌入式聊天小部件，可以使用简单的标签轻松集成到
知识大胖·2025-07-24 19:53

【RAG专题】如何选择合适的RAG架构？

◦生成：搭配中小型LLM（如Llama2-7B、Mistral），无需复杂
星际棋手·2025-07-22 14:08

大模型本地部署-dify私有化部署-教程

2、全面的模型支持：与数百种专有/开源LLMs以及数十种推理提供商和自托管解决方案无缝集成，涵盖GPT、Mistral、Llama3以及任何与OpenAIAPI兼容的模型。完整
·2025-07-20 11:05

【实战AI】macbook M1 本地ollama运行deepseek

请自行；2.设备macbookM132G下载ollamaOllama是一款跨平台推理框架客户端（MacOS、Windows、Linux），专为无缝部署大型语言模型（LLM）（如Llama2、Mistral
东方鲤鱼·2025-07-12 08:24

CodeStral Mamba：Mistral 的终极轻量级编码助手

简介如果你是一名开发人员，你会同意我们一天中最困难的部分是调试，我从2018年开始从事Python和Flutter开发人员，我明白这一点。在所有这些AI和编码助手出现之前，去StackOverflow尝试解决错误是另一回事，我一点也不怀念它。最近几个月，我一直在使用其他一些编码助手，如Codellama、Codegemma、QwenCode和Deepseek-Ai。那是在ChatGPT发布之后我们
知识大胖·2025-07-05 11:55

初学Spring AI 笔记

SpringAIChatClient使用SpringAI和LangChain对比常见问题与建议SpringAI简介SpringAI是Spring团队推出的人工智能集成框架，旨在简化AI模型（如OpenAI、HuggingFace、Mistral
笑衬人心。·2025-07-02 05:14

AI:微调框架 LLaMA-Factory（Large Language Model Factory）

以下从核心功能、安装部署、微调流程和应用场景四个方面详细介绍：一、核心功能与特点广泛的模型支持支持LLaMA3、Mistral、Qwen、ChatGLM、Gemma、Phi、Yi、Bai
xyzroundo·2025-07-02 00:40

5.1.7.1、【AI技术新纪元：Spring AI解码】Mistral AI函数调用

mistral_small_latest和mistral_large_latest模型经过训练，能够检测何时应调用函数，并以遵循函数签名的JSON响应
宋志辉·2025-06-14 01:56

多模态：Phi-3.5-vision-instruct【4.2B参数】【微软】

2024年时间线：2月，微软“送温暖”法国初创公司Mistral，这是微软投资的第二家大模型公司；3月，微软“活剥”Inflection，开创巨头“垄断新思路”；微软“嫡长子”轻量级模型Phi-3出世，
u013250861·2025-06-13 18:37

在 Windows 和 Linux 系统上安装和部署 Ollama

引言Ollama是一个强大的本地大语言模型（LLM）运行工具，允许用户轻松下载和运行不同的AI模型，如LLaMA、Mistral和Gemma。
萧鼎·2025-06-13 10:34

Spring AI系列之使用 Mistral AI API 实现函数调用

1.概述利用大型语言模型(LLM)，我们可以检索大量有用的信息。我们可以学习关于任何事物的许多新知识，并基于互联网上已有的数据获得答案。我们可以让它们处理输入数据并执行各种操作。但如果我们让模型调用API来准备输出呢？为此，我们可以使用函数调用（FunctionCalling）。函数调用使大型语言模型能够交互并操作数据，执行计算，或获取超出其固有文本能力的信息。本文将探讨函数调用是什么，以及如何利
@@@八爪鱼·2025-06-04 08:56

高精度文档解析利器：Mistral OCR 全面解析与技术应用

目录高精度文档解析利器：MistralOCR全面解析与技术应用一、什么是MistralOCR？二、MistralOCR的核心特点✅1.支持复杂文档结构解析✅2.高识别精度✅3.与AI系统深度集成✅4.可扩展性与容错能力三、技术原理简述四、如何在OpenWebUI中启用MistralOCR？✅步骤一：上传文档✅步骤二：选择加载器为"MistralOCR"✅步骤三：进入对话或知识检索五、应用场景与实践
gs80140·2025-06-02 10:59

Spring Boot 深度集成 Ollama 指南：从聊天模型配置到生产级应用开发

Ollama作为开源的本地LLM运行平台，支持Mistral、LLaMA等主流模型，并提供与OpenAI兼容的API接口，而SpringAI则为Java开发者提供了便捷的集成工具链。
-曾牛·2025-05-28 22:58

Scikit-LLM：大模型加持的scikit-learn

这种集成将GPT、Vertex、Gemma、Mistral、Llama等大型语言模型的强大功能带入了scikit-learn生态系统，使其成为机器学习爱
新缸中之脑·2025-05-26 13:18

【GitHub开源项目实战】Mistral OCR：超高速多语言文档结构识别与大模型集成落地实践

开源实战分析系列｜MistralOCR：超高速多语言文档结构识别与大模型集成落地实践关键词OCR系统、结构化文档提取、多语言识别、手写体识别、图文混排解析、PDF数字化、MistralAI、自托管部署、大模型接入、企业内容理解摘要MistralOCR是由MistralAI团队推出的一套高性能、多语言、结构感知的文档解析系统，专为现代企业在数字化转型中对“异构文档理解”的核心场景设计优化。该系统具备
观熵·2025-05-14 20:37

零基础入门AI：一键本地运行各种开源大语言模型 - Ollama

不管是著名的羊驼系列，还是最新的AI新贵Mistral，等等各种开源大语言模型，都可以用Ollama实现一键安装并运行，支持的更多模型的列表可以查看Ollama官网。
LLM.·2025-05-10 18:28

Gradio全解20——Streaming：流式传输的多模态应用（1）——Mistral-7B实现流式传输音频：魔力8号球

Gradio全解20——Streaming：流式传输的多模态应用（1）——Mistral-7B实现流式传输音频：魔力8号球前言本篇摘要20.Streaming：流式传输的多模态应用20.1Mistral
龙焰智能·2025-05-07 05:22

【Python】llama-cpp-python 库：为 llama.cpp 提供 Python 绑定

llama.cpp是一个用C/C++实现的轻量级框架，专注于在CPU和GPU上运行量化模型（如LLaMA、Mistral等），以较低的资源占用实现高性能推理。
彬彬侠·2025-05-06 10:26

常见LLM大模型概览与详解

以下是一些常见的大模型的详细介绍，包括LLaMA2、LLaMA3、BLOOM、BERT、Falcon180B、Mistral7B、OpenHermes、GPT-NeoX-20B、Pythia、OpenLLaMA
夏沫の梦·2025-04-14 05:41

银河麒麟V10 Ollama+ShellGPT打造Shell AI助手——筑梦之路

环境说明1.操作系统版本:银河麒麟V102.CPU架构：X863.Python版本：3.12.94.大模型：mistral:7b-instruct准备工作1.编译安装python3.12#下载python
筑梦之路·2025-04-10 05:21

用Python微调DeepSeek R1

Python库和框架微调大语言模型需要用到以下Python库和框架：unsloth：这个库可太厉害了，它能让像Llama-3、Mistral、Phi-4和Gemma2这些大语言模型的微调速度提高2倍，内存使用减少
爱喝白开水a·2025-04-05 12:00

AIGC8——大模型生态与开源协作：技术竞逐与普惠化浪潮

引言：大模型发展的分水岭时刻2024年成为AI大模型发展的关键转折点：OpenAI的GPT-4o实现多模态实时交互，中国DeepSeek-MoE-16b模型以1/8成本达到同类90%性能，而开源社区如Mistral
KarudoLee·2025-04-05 08:35

开源大模型的崛起：从LLaMA到Mistral的技术对比与应用探索

1.开源大模型发展概述1.1开源大模型兴起背景开源大模型的崛起是人工智能领域近年来的重要趋势，其兴起背景具有多方面因素。技术开源理念的推动：开源文化在软件领域的成功经验，为开源大模型的出现奠定了基础。开源模式能够促进技术的快速传播和共享，吸引更多开发者参与改进和优化，加速模型的迭代升级。例如，开源的深度学习框架如TensorFlow和PyTorch，为研究人员和开发者提供了强大的工具，推动了人工智
学习ing1·2025-04-05 05:43

llama-本地推理大模型多模型同时运行

llama-server.exe--config_file{"host":"0.0.0.0","port":8080,"models":[{"model":"models/OpenHermes-2.5-Mistral
未来之窗软件服务·2025-04-04 04:29

Ollama实战指南：本地大模型一键部署与高效使用（2024最新版）

Ollama是当前GitHub最热门的开源项目之一（⭐50k+），它让开发者能在本地电脑上一键运行Llama3、Mistral等主流大语言模型。
人民广场吃泡面·2025-03-31 17:23

大模型 | 三大智能体平台Dify、Coze、FastGPT对比分析

今天给大家介绍3个最主流的智能体平台：一、DifyDify是一个开源的大语言模型应用开发平台，支持GPT、Mistral、Llama3等数百种模型。
大模型面试·2025-03-30 08:05

使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南

无论是开源模型如Llama2和Mistral，还是专有或经过微调的模型，Baseten都能在专用GPU上运行。技术背景介绍Baseten提供了一种不同
shuoac·2025-03-24 03:17

使用Ollama部署开源大模型

Ollama是一个简明易用的本地大模型运行框架,可以一键启动启动并运行Llama3、Mistral、Gemma和其他大型语言模型。安装MacOS，Windows用户直接在官网下载页下载安装包即可。
好好学习 666·2025-03-22 22:09

vLLM本地部署Mistral-Small 3.1+全方位测试多模态大模型！超越Gemma3.1，最适合企业项目的大模型！中文OCR能力也不弱

本篇笔记所对应的视频https://www.bilibili.com/video/BV1Q9XLYiEwD/MistralAI最新推出的MistralSmall3.1模型无疑是近期科技界的一大亮点。这款由法国AI实验室MistralAI开发的开源多模态模型，以其卓越的性能和灵活性，为开发者、企业和研究人员带来了全新的可能性。凭借24B参数、对文本与图像的处理能力，以及在多个关键指标上的突破，Mis
AI超元域·2025-03-19 12:14

零基础入门AI：一键本地运行各种开源大语言模型 - Ollama

不管是著名的羊驼系列，还是最新的AI新贵Mistral，等等各种开源大语言模型，都可以用Ollama实现一键安装并运行，支持的更多模型的列表可以查看Ollama官网。
和老莫一起学AI·2025-03-18 07:04

第二十八个问题-Dify、RAG-Flow、FastGPT 核心特点对比

核心特点：多模型支持：无缝集成数百种专有/开源大模型（如GPT、Llama3、Mistral），支持通过API或本地部署调用18。流程编排能力：提供Chatflow（对话类应用）和Workfl
释迦呼呼·2025-03-13 15:18

Ollama Template 详解

文章目录OllamaTemplate详解1基本模板结构1.1示例2为模型添加模板3变量4提示和最佳实践5示例5.1示例消息5.1.1ChatML5.2示例工具5.2.1Mistral5.3示例：中间填充
Karl_zhujt·2025-03-10 03:50

Mistral 发布 Mistral OCR，号称「世界上最好的 OCR 模型」

Mistral发布的MistralOCR号称“世界上最好的OCR模型”，以下是对它的详细介绍：产品概述MistralOCR是一种光学字符识别API，以图像和PDF作为输入，可从有序交错的文本和图像中提取内容
自不量力的A同学·2025-03-09 22:06

[论文笔记] LLM大模型剪枝篇——2、剪枝总体方案

N=20（N：剪枝崩溃临界点，LLaMA2在45%，Mistral-7B在35%，Qwen在20%，Phi-2在25%）对后(P
心心喵·2025-03-01 04:25

自编大模型系列之 01 使用 Python 从头构建 LLaMA 3 编写您自己的十亿参数LLM（教程含源码）

LLaMA3是继Mistral之后最有前途的开源模型之一，可以解决各种任务。我之前在Medium上写过一篇博客，介绍如何使用LLaMA架构从头开始创建一个具有超过230万个参数的LLM。
知识大胖·2025-02-27 10:33

langchain-go调用deepseek

1.查看官网发现只有ollama,openai,Mistral于是查看代码2.代码查看先从llm,err:=openai.New(url,model,token)开始发现New方法可以传option参数
又菜又爱玩呜呜呜~·2025-02-26 06:32

开源模型应用落地-Qwen1.5-MoE-1/3的激活参数量达到7B模型的性能

它仅拥有27亿个激活参数，但其性能却能与当前最先进的70亿参数模型，如Mistral7B和Qwen1.5-7B相媲美。但是目前只有HFtransformers和vLLM支持该模型。
开源技术探险家·2025-02-25 07:55

Ollama Open WebUI

OpenWebUI可自定义OpenAIAPIURL，连接LMStudio、GroqCloud、Mistral、OpenRouter等。OpenWebUI管理员
alden_ygq·2025-02-25 03:51

大模型微调

基础模型:准备LoRA适配器对应的基座模型（如LLaMA-2、Mistral等），需转换为Ollama支持的格式（如GG
猴的哥儿·2025-02-22 12:42

大模型（含deepseek r1）本地部署利器ollama的API操作指南

它支持多种预训练的大型语言模型（如LLaMA2、Mistral、Gemma、DeepSeek等），并提供了一个简单高效的方式来加载和使用这些模型。
·2025-02-20 13:41

Ollama部署大模型并安装WebUi

ollama.com/install.sh|sh我是ubuntu系统安装，其他系统可以看项目的开源地址有写GitHub-ollama/ollama:GetupandrunningwithLlama3,Mistral
m0_74823611·2025-02-20 01:29

Docker下使用llama.cpp部署带Function calling和Json Mode功能的Mistral 7B模型

Docker下使用llama.cpp部署带Functioncalling和JsonMode功能的Mistral7B模型说明：首次发表日期：2024-08-27参考：https://www.markhneedham.com
shizidushu·2025-02-18 13:59

什么是 Ollama？如何安装运行？一文讲清

不管是著名的羊驼系列，还是最新的AI新贵Mistral，等等各种开源大语言模型，都可以用Ollama实现一键安装并运行，支持的更多模型的列表可以查看Ollama官网。
程序员老冉·2025-02-16 13:16

AIGC 实战：如何使用 Docker 在 Ollama 上离线运行大模型（LLM）

Ollama简介Ollama是一个开源平台，用于管理和运行各种大型语言模型(LLM)，例如Llama2、Mistral和Tinyllama。它提供命令行界面(CLI)用于安装、模型管理和交互。
surfirst·2025-02-16 04:04

速度超越DeepSeek！Le Chat 1100tok/s闪电回答，ChatGPT 4o和DeepSeek R1被秒杀？

一、法兰西奇迹：Mistral的逆袭密码在巴黎第十区一栋不起眼的办公楼里，Mistral团队用9个月时间创造了令
LinkTime_Cloud·2025-02-14 03:59

自学人工智能大模型，满足7B模型的训练和微调以及推理，预算3万，如何选购电脑

如果你的预算是3万元人民币，希望训练和微调7B参数规模的人工智能大模型（如LLaMA、Mistral等），你需要一台高性能的深度学习工作站。
岁月的眸·2025-02-13 23:03

mistral模型+SpringAi实现FuncationCalling

1.获取mistral模型的api-key和base-url2.yamlspring:ai:mistralai:chat:base-url:http://localhost:11434options:model
捏塔·2025-02-09 18:20

大模型生态开源工具整理

主要功能多种模型：LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Qwen2-
miracletiger·2025-02-07 08:35
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