普通人学AI指南. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.1.1 步骤 1:安装 Ollama . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.1.2 步骤 2:安装 Llama . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.1.3 使用 Llama3 . . . 15 3.2 大模型 phi-3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.2.1 Ollama 安装 phi-3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.2.2 使用 phi-3 . . . . . . . . . . . . . . . 零代码搭建本地 AI 前端 19 4.1 LobeChat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 4.2 步骤一安装 docker . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 4.2.1 了解 docker 基本用法 . . . . . . .0 码力 | 42 页 | 8.39 MB | 8 月前3
Deepseek R1 本地部署完全手册部署步骤(Linux示例) 1. 安装依赖⼯具: # 安装llama.cpp(⽤于合并分⽚⽂件) /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" brew install llama.cpp 2. 下载并合并模型分⽚: 3. 安装Ollama: 4. 创建Modelfile:0 码力 | 7 页 | 932.77 KB | 8 月前3
DeepSeek图解10页PDFDeepSeek 本地部署三个步骤 一共只需要三步,就能做到 DeepSeek 在本地运行并与它对话。 第一步,使用的是 ollama 管理各种不同大模型,ollama 比较直接、干净, 一键下载后安装就行,安装过程基本都是下一步。 不知道去哪里下载的,可以直接在我的公众号后台回复:ollama,下载这个 软件,然后装上,可以拿着手机扫码下图1直达我的公众号: 教程作者:郭震,工作 8 年目前美国 AI 博士在读,公众号:郭震 AI,欢迎关注获取更多原创教程。资 料用心打磨且开源,是为了帮助更多人了解获取 AI 知识,严禁拿此资料引流、出书、等形式的商业活动 图 1: 我的公众号:郭震 AI 安装后,打开命令窗口,输入 ollama,然后就能看到它的相关指令,一共 10 个左右的命令,如下图2所示,就能帮我们管理好不同大模型: 图 2: Ollama 常用的命令 第二步,命令窗口输入:ollama0 码力 | 11 页 | 2.64 MB | 8 月前3
清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单提示词 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响,仅供参考,无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 数据分析 Claude 3.5 sonnet 提供数据分析程序代码, 能够提取大部分特征并 对其与生存率的关联进 行分析,但最终没有形 成明确的结论。 Kimi k1.5 能够精准分析关键 指标生存率,但对 特征提取不完整, 仅能识别较为浅层 展提供了新的机遇和挑战。 活跃市场竞争 受其影响,美国芯片巨头英伟达的股价暴跌17%,博通下跌17%, AMD下跌6%,微软也下跌了2%。 DeepSeek的应用程序在苹果应用商店的下载量一举超越了 ChatGPT,荣登免费应用程序排行榜榜首。 DeepSeek的横空出世 给美国科技市场带去巨大冲击 Open AI 上线新一代推理模型o3系列的mini版本,并首次免费向用户开 放其基0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前3
TVM工具组caffe 网络模型众多,TVM 直接支持 caffe 让大家更方便尝试 caffe 资源。绝赞招聘中 当前进度 无 caffe 依赖 from_caffe 直接导入 caffe 模型文件,不需要预先安装 caffe 。 net 已测试网络:alexnet / densenet121 / inception v1 / inception v3 / inception v4 / mobilenet0 码力 | 6 页 | 326.80 KB | 5 月前3
00 Deepseek官方提示词角色扮演(情景续写):提供一个场景,让模型模拟该场景下的任务对话 USER 假设诸葛亮死后在地府遇到了刘备,请模拟两个人展开一段对话。 5. 结构化输出 :将内容转化为 Json,来方便后续程序处理 SYSTEM 用户将提供给你一段新闻内容,请你分析新闻内容,并提取其中的关键信息,以 JSON 的形式输出,输出的 JSON 需遵守以下的格式: { "entiry": <新闻实体>0 码力 | 4 页 | 7.93 KB | 8 月前3
开源中国 2023 大模型(LLM)技术报告语言目标后,它会尝试将其分解为多个子任务,并在自动循环中使用 互联网和其他工具来实现该目标。它使用的是 OpenAI 的 GPT-4 或 GPT-3.5 API,是首个使用 GPT-4 执行自主任务的应用程序实例。 AutoGPT 最大的特点在于能根据任务指令自主分析和执行,当收到 一个需求或任务时,它会开始分析这个问题,并且给出执行目标和具 体任务,然后开始执行。 图源:https://blog0 码力 | 32 页 | 13.09 MB | 1 年前3
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