31.7K+ Star!AgentGPT:一个在浏览器中运行的Agent

从小白到专家:DeepSeek 模型硬件配置完全指南 DeepSeek是由深度求索(DeepSeek)推出的一系列大语言模型,涵盖从轻量级到超大规模的不同版本。高效性:优化了推理和训练效率,适合多种应用场景。灵活性:支持从单机到分布式集群的部署方式。多场景适配:适用于文本生成、代码补全、对话系统等任务。为了充分发挥DeepSeek模型的性能,合理的硬件配置至关重要。以下是针对不同规模模型的具体硬件需求。 阅读详情

AgentGPT 简介

AgentGPT[1] 是一个可以在浏览器中组装、配置和部署自主AI代理的项目。你可以为自定义AI命名,并让它去实现任何你想象中目标。它将尝试通过思考要执行的任务、执行它们并从结果中学习来达成目标。

项目特点

主要特点
  • 自主AI代理:用户可以自定义AI并赋予其目标。

  • 浏览器操作:所有操作都可以在浏览器中完成。

  • 自动化执行:AI代理能够自动思考、执行任务并学习。

使用场景

AgentGPT适用于需要自动化执行复杂任务的场景,例如软件开发、数据分析等,它可以帮助用户自动化流程,提高效率。

项目使用

环境准备

在开始之前,请确保已经安装了以下软件:

  • 任意文本编辑器,例如Visual Studio Code[2]

  • Node.js[3]

  • Git[4]

  • Docker[5](安装后需要登录账户)

  • OpenAI API密钥[6]

  • Serper API密钥[7](可选)

  • Replicate API Token[8](可选)

开始使用
  1. 打开编辑器。

  2. 打开终端:通常可以在编辑器的“终端”标签页中打开,或者使用快捷键(例如VS Code中的Ctrl + ~)。

  3. 克隆仓库并进入目录:

  • Mac/Linux用户:
git clone https://github.com/reworkd/AgentGPT.git   cd AgentGPT   ./setup.sh   
  • Windows用户:
git clone https://github.com/reworkd/AgentGPT.git   cd AgentGPT   ./setup.bat   
  1. 按照脚本指示进行设置:添加相应的API密钥,所有服务运行后,在浏览器中访问http://localhost:3000。

接下来就可以开始创建和部署你自己的AI代理,实现自动化任务和目标了,详细可参考官方使用文档。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

在这里插入图片描述

DeepSeek R1本地化部署与联网功能实战指南:从零搭建智能对话系统 在人工智能技术快速发展的今天,如何将先进的对话模型DeepSeek R1部署到本地环境并赋予其联网能力,成为许多开发者和企业关注的重点。本文将深入讲解完整的本地化部署流程,并通过实例代码演示如何为模型添加实时网络访问功能。 阅读详情

相关推荐

未来已来?2026最新国内15家AI大模型应用盘点(附体验网址,持续更新)

未来已来?国内15家AI大模型盘点及体验网址,一起来看看吧!

Code_流苏:在代码中寻诗意,在实践中觅真知 11万+

TensorFlow相关组件的安装

TensorFlow相关组件的安装

AAI666666的博客 3930

Lattice CrosslinkNx LIFCL-40实战解析:MIPI D-PHY硬核IP配置与CSI-2数据解析全流程

本文详细解析了Lattice CrosslinkNx LIFCL-40 FPGA中MIPI D-PHY硬核IP的配置与CSI-2数据解析全流程。通过实战案例,介绍了硬件环境搭建、寄存器配置、数据包结构解析及视频流重构技巧,帮助开发者快速掌握高速图像采集系统的设计与优化方法。

weixin_29159613的博客 198

本地部署DeepSeek大模型电脑配置推荐

针对本地部署DeepSeek大模型的配置需求,需根据模型规模(如7B/13B/70B参数)和量化方案进行区分。

huang9604的博客 3万+

全面分析总结解决Could not transfer artifact org.apache.maven.plugins等此类问题的方法

全面分析总结解决Could not transfer artifact org.apache.maven.plugins,Could not transfer artifact xxx from/to xxx等此类问题的方法

ccjjjjdff的博客 1万+

群晖Web Station实战:从零搭建个人静态导航站

本文详细介绍了如何利用群晖NAS自带的Web Station套件,从零开始搭建个人静态导航站。通过安装Web Station、上传静态网站源码、配置网页服务与网络门户等步骤,无需代码基础即可实现内网访问。文章还分享了文件权限设置、个性化定制及常见问题排查等实用技巧,帮助用户高效管理个人常用网址,充分挖掘NAS的服务器潜能。

tea88的博客 1330

部署deep seek需要什么样的硬件配置?

部署DeepSeek(或其他类似的大语言模型)的硬件配置需求取决于具体场景(如推理、微调、训练)、模型规模(参数量)、并发请求量以及性能要求。使用量化(4/8-bit)、模型并行(Tensor Parallelism)、流水线并行等技术降低资源需求。:70B模型需2-4张A100(80GB)进行推理,或使用量化技术(如GPTQ/GGUF)降低显存需求。:2-4张显存≥40GB的显卡(如NVIDIA A100 40GB/80GB、H100):NVMe SSD ≥ 512GB(模型文件约占用20-30GB)

5万+

Arco Design Pro PC端商家后台框架 | Axure高保真原型库

摘要:本Axure原型设计方案基于字节跳动ArcoDesignPro规范,提供企业级后台快速搭建方案。包含动态表格、表单验证等核心组件,采用中继器驱动设计,支持响应式布局。方案覆盖80%后台常用交互,可节省60%原型制作时间,配套完整设计文档和组件库,实现原型到开发的高效衔接。特别适用于电商、SaaS等后台系统开发,支持权限管理、数据分析等场景,显著提升团队协作效率。

招风的黑耳优快云 3971

【大模型】—AI大模型总体概述

本文将对AI大模型进行简要介绍,包括其定义、发展历程以及分类等。

crystal_csdn8的博客 2万+

EtherCAT主站教程3--适配伺服驱动器(模式配置)

目前通用的伺服驱动器的位置模式、速度模式以及其他模式是伺服系统中常见的控制模式,切换这些模式通常需要根据具体的伺服驱动器型号和控制协议(如EtherCAT、CANopen、Modbus等)进行配置。以下是这些模式的概述及切换方法的一般性指导:协议规范中,一共有以下几种模式:其中模式1、3、6对于比较常用,也更容易上手。

weixin_52626887的博客 793

HyperLynx(二十二)DDR(五)DDRx总线时序模型设计

DDR3 的数据选通信号与时钟信号的频率是一样的,在数据选通信号写操作时,控制器典型的输出方式是数据选通信号边沿与时钟近似对齐。该界面中显示了所有需要编辑的参数,包括地址/命令信号的时序、控制信号的时序、读和写操作的数据选通和数据信号时序、写操作的数据选通和数据掩码信号时序,以及建立和保持时间的降额参数。由于DDRx总线对时序的要求非常严格,随着速率的提升,时序的要求会更高。反之也是一样的,如果数据选通信号的上升沿在时钟信号上升沿的后面到达 DRAM,那么数据选通信号的下降沿就会在时钟信号的前面到达。

小幽余生不加糖 1935

DeepSeek本地部署详细指南

DeepSeek本地部署详细指南随着人工智能技术的飞速发展,本地部署大模型的需求也日益增加。DeepSeek作为一款开源且性能强大的大语言模型,提供了灵活的本地部署方案,让用户能够在本地环境中高效运行模型,同时保护数据隐私。以下是详细的DeepSeek本地部署流程。(一)硬件需求最低配置:CPU(支持AVX2指令集)+ 16GB内存 + 30GB存储。推荐配置:NVIDIA GPU(RTX 3090或更高)+ 32GB内存 + 50GB存储。(二)软件依赖。

weixin_49684553的博客 3万+

DeepSeek+Dify之一安装部署

DeepSeek添加知识库

yilvyangguang520的博客 1544

一文让你搞懂什么是AI大模型

AI大模型(Large AI Models)是指具有大量参数和复杂结构的人工智能模型。这些模型通常基于深度学习技术,能够处理大量数据并从中学习复杂的模式和关系。大模型的出现,极大地提升了AI在各个领域的表现能力。通过本文的介绍,相信你已经对AI大模型有了全面的了解。无论是自然语言处理、图像识别,还是自动驾驶、医疗健康,AI大模型都展现出了强大的能力和广泛的应用场景。希望本文能够帮助你更好地理解和应用AI大模型,推动你的技术创新和实践。

码上飞扬的博客 9978

新手必读!2025最全AI智能体入门手册,50个问题全讲透

感知(Perception):能读取环境,比如读取网页数据、识别用户输入、接入 API;思考(Reasoning/Planning):理解任务目标,规划出行动步骤;行动(Action):调工具、查资料、发消息、写入数据库……直接执行任务。有了这三步,智能体才不是“一个会说话的大模型”,而是真正的“能落地执行的工作代理人”。多个 Agent 分工协作,每个智能体负责一个角色或任务节点,像一个“虚拟团队”。一个爬数据的 Agent,一个提炼要点的 Agent,一个撰写报告的 Agent,

互联网架构师笔记 1966

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

最近,大模型岗位爆了。。。

重磅消息,国资委打响了国内AI第一枪!这意味着传统行业又迎来了一次大洗牌,现在国内头部人工智能公司已经开始用AI数字人助力各行各业,除此之外,知名大厂也都在布局AI市场。懂的程序员年薪已经翻到风口之下,与其焦虑被行业淘汰,不如先人一步掌握 AI 大模型技术。为帮助大家提升竞争力,为了帮助普通程序员享受时代红利,

qq_46094651的博客 1014

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

什么是AI大模型(非常详细)从零基础入门到精通,收藏这篇就够了

瞧瞧这张表,OpenAI的GPT系列,Google的Gemini、PaLM,Meta的Llama……个个都是响当当的名号。参数量一个比一个吓人,发布时间一个比一个新。这哪是技术竞赛,分明是烧钱大赛!每个模型都吹嘘自己多牛逼,能干多少事。但用户真正能用上的、用得爽的,又有多少?别光看广告,疗效才是关键。而且,这些巨头们的技术壁垒越筑越高,小玩家还怎么活?

leah126的博客 6324

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

2025年全球AI大模型排行:DeepSeek、通义千问、GPT‑4o

2025年国内外AI大模型排名显示,国内领先的模型包括阿里巴巴的通义千问、字节跳动的豆包大模型和百度的文心一言4.0,这些模型在中文理解、多模态融合和商业化应用方面表现突出。国外的领先模型如OpenAI的GPT‑4o和Google的Gemini 2.0 Ultra,则在多模态输入、大规模参数和全球化应用上具有显著优势。国内外模型均持续迭代,优化性能并拓展应用场景,满足不同行业需求。

Explinks的博客 1万+

DeepSeek-VL2部署指南

DeepSeek-VL2是一款力图学习和实现深度学习和视觉语言结合的工具包。本文将介绍如何在本地环境中安装和部署DeepSeek-VL2。

haibo2144的博客 3万+

PyTorch基础(14)-- torch.roll()方法

一、前言 二、torch.roll()方法解析 三、案例分析

奋斗の博客 9035

AI大模型知识点大梳理

AI大模型是指具有巨大参数量的深度学习模型,通常包含数十亿甚至数万亿个参数。这些模型可以通过学习大量的数据来提高预测能力,从而在自然语言处理、计算机视觉、自主驾驶等领域取得重要突破。AI大模型的定义具体可以根据参数规模来分类

yang1fei2的博客 3万+

国内12家主流大模型,谁是地表最强?亲测后发现是它!。。。

大模型GPT-3.5,2022年11月发布。 可谓春风化雨,雨后春笋一般。 到现在2024年,国产大模型工信部注册的,已有几百家。 国产大模型崛起速度之快,令人惊叹。

ytt0523_com的博客 3382

盘点2024国内热门AI大模型:哪个最好!

近年来,中国AI技术迅猛发展,特别是在大模型领域取得了显著成就。众多科技巨头和初创企业纷纷推出各具特色的AI大模型,这些模型在智能问答、知识推理、内容创作等多个方面展现出强大的能力。今天,我们来盘点一下国内几个主流的AI大模型。

helphelptongxue的博客 6962

2024中国排名前十AI大模型进展、应用案例与发展趋势

2024年,中国在AI大模型领域的发展取得了显著进展。以下是中国排名前10的AI大模型及其主要进展:讯飞星火认知大模型:具备文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力和多模态能力。在知识学习和内容创作方面表现出色,能进行要素抽取、问题生成,并结合外部知识进行合理拓展。文心一言大模型(百度):能理解复杂提示词,适用于文学创作、商业文案撰写、多模态生成等。在数理科学、语言能力、道德责任、行业能力及综合能力等方面表现优异。

2401_85280106的博客 5190
上一篇: 超全面讲透一个算法模型,LSTM!!
下一篇: RAG三件套运行的新选择 - GPUStack
Python_金钱豹
博客等级 码龄5年 1万+粉丝 2829原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值