<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[cnsjd的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/cnsjd</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; cnsjd]]></copyright><item><title><![CDATA[向量搜索引擎简介对比]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cnsjd/article/details/147710191</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cnsjd/article/details/147710191</guid><author>cnsjd</author><pubDate>Mon, 05 May 2025 10:51:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[引擎优势缺点适用场景FAISS高效，支持GPU加速，灵活的索引算法配置复杂，硬件要求高大规模数据集，计算性能要求高的场景Pinecone完全托管，易用，高吞吐量，实时更新商业化服务，有费用高吞吐量、低延迟需求，尤其是无需管理基础设施的场景Weaviate多模态数据支持，开源，GraphQL支持对大规模数据集性能稍差多模态数据集成与快速开发，文本、图像等结合应用Milvus高性能，支持GPU，分布式架构配置复杂，持续更新中的功能企业级大规模部署，图像、视频、语音等数据的搜索Annoy。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[智能体开发框架简介特点及功能优势对比]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cnsjd/article/details/147709844</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cnsjd/article/details/147709844</guid><author>cnsjd</author><pubDate>Mon, 05 May 2025 10:29:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[多智能体协作框架：如Auto-GPTAgentVerseSwarm和CrewAI适合需要多智能体协作和复杂任务自动化的场景。企业适配和私有部署：像LangChainDify和AutoGen提供较好的企业级适配，支持私有部署。可视化能力强的框架：如FlowiseAI和LangChain提供良好的图形化界面和流程可视化，适合非开发者使用。轻量化框架：如AgentLLaMA和Gaia适合资源较少的环境，尤其是在需要本地部署且具备较高性能要求的场景。每个框架都有其独特的优势，适合不同的应用场景。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[当前主流大模型文件格式解析对比]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cnsjd/article/details/147703624</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cnsjd/article/details/147703624</guid><author>cnsjd</author><pubDate>Sun, 04 May 2025 20:46:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】当前主流大模型文件格式解析对比。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[windows11 conda 环境下部署 KTransformers详细步骤]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cnsjd/article/details/145707983</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cnsjd/article/details/145707983</guid><author>cnsjd</author><pubDate>Tue, 18 Feb 2025 15:56:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[(1)先编译WEB部分（如果需要运行 Web 界面） cd ktransformers/website/ npm install @vue/cli npm run build。需要安装跟系统一致的版本，包括操作系统、语言环境、CUDA版本(官网下载https://pytorch.org/)#安装Flash Attention注意力算法组件，更有效地缩放基于transformer的模型，从而实现更快的训练和推理。#在 Conda 环境中安装 CMake跨平台编译工具。#卸载刚安装的torch。]]></description><category></category></item></channel></rss>