本文介绍了如何用Python合并两个Excel表格的操作指南。首先需要创建merge_excel文件夹并放入员工基本信息表和绩效表。通过AI对话窗口输入prompt指令：1)编写读取两个表格前5行的Python脚本(read_first5.py)；2)编写合并表格的脚本(merge_q4_2024.py)，在基本信息表基础上追加2024年Q4绩效考核数据。执行后自动生成包含合并结果的新Excel文件。整个过程展示了如何利用AI辅助快速完成Excel数据处理任务。

本文介绍了在无显卡的Windows电脑上5分钟快速部署Ollama大语言模型的极简教程。通过下载官方安装包、启动CPU模式服务后，即可运行DeepSeek等GGUF量化模型（1.5B版仅需0.8GB内存）。文章详细说明了安装步骤、模型管理命令、存储路径修改方法，并提供了CPU性能优化建议和Python调用API示例。实测在4核8G内存的办公笔记本上可流畅运行，适合普通用户快速体验本地AI对话功能。

摘要 本文介绍了如何在GPU实例上部署和运行DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B大语言模型。首先需租用配备24G显存的NVIDIA 4090 GPU实例，安装PyTorch 2.5.1框架。通过modelscope库下载模型后，使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer加载模型，并提供了调用示例代码。该示例展示了如何构建对话提示，生成2000个token以内的响应。最后展示了模型对"帮我写一个快排查找法"的详细回答，包括算法原理、实现考虑和

A/B测试，新旧模型通过线上数据比例进行测试，比如新模型流量20%，旧模型流量80%，看运营数据结果。图像体系和算法引擎部分属于纯算法工程师或者NLP工作。数据采集和数据整理偏大数据，放置到关系型数据库中。大数据团队提供数据。涉及到数据埋点、采集。比如：分品类的猜你喜欢。实时模型训练，和用户数据收集调整模型。算法引擎和推荐接口为推荐工程师工作。召回、粗排、精排、重排。

在训练过程中采用一致性增强技术，如对比学习、多任务学习等。推理和生成中使用自洽推理策略，如温度调节、束搜索等。校准模型输出和进行一致性验证，保证逻辑上不产生矛盾。利用模型集成和投票机制，增强预测结果的一致性。跨模态应用中进行模态对齐，确保不同输入模态的自洽性。这些方法可以帮助提高AI系统的稳定性和可靠性，确保其在处理复杂任务时前后一致。

【代码】大模型-通过DevAGI调用OpenAI接口。

基于腾讯云的Hai（Hybrid AI，混合智能）平台，可以实现一个小程序的AI绘画功能。Hai提供了许多AI服务，包括图像生成、智能处理等，可以集成到小程序中。

打开JupterLab实验室，上传训练好的模型到stable-diffusion目录下。在webUI里面选择上传的模型进行训练。添加实例名称itcast_sd.创建成功。2分钟后创建成功，点击获取详情。运行Gradio WebUI。输入cat with hat。选择推理用的GPU基础型。

AIGC，全称（人工智能生成内容），是指使用人工智能技术生成各种类型的内容。它包括但不限于文本、图像、音频、视频等形式，利用机器学习、深度学习以及自然语言处理等技术，自动创作出符合需求的数字内容。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合信息检索与生成模型的技术，旨在提高文本生成的准确性和上下文相关性。它特别适用于需要从大量信息中提取和生成答案的场景，比如问答系统和对话生成。

LangChain 是一个用于构建大语言模型（LLMs）应用程序的框架，旨在帮助开发者轻松整合不同的数据源、API，以及执行复杂的多步推理任务。它特别适用于对话式AI、智能代理和复杂的数据处理任务。

在接入应用里面保留API Key和Secret Key。

在下面的训练数据集部分将下面的地址换为上面的oss地址。

通过添加少量的可微调参数和使用少量的数据集，快速进行模型的微调，从而为模特、动作、背景等提供广泛的生成空间。

【代码】LLM-基于Zero-shot方式实现金融信息抽取。

【代码】LLM-基于Zero-shot方式实现金融信息抽取。

Zero-Shot” 是一个机器学习和自然语言处理 (NLP) 中的术语，指的是模型在的情况下，能够直接执行该任务。简单来说，模型无需经过该任务的特定训练，也不需要提供示例，它可以根据已有的广泛知识完成任务。这一能力对于处理新任务或在数据稀缺的情况下非常有用。

【代码】大模型-AutoDL实战调用chatglm-6b。

liam168/trans-opus-mt-zh-en 是一个基于 Hugging Face Transformers 库的机器翻译模型，专门用于中文（zh）到英文（en）的翻译任务。这个模型是基于 OPUS 语料库训练的，它使用了先进的神经网络架构来进行高质量的翻译。它可以通过 Hugging Face 的 transformers 库轻松加载和使用，适用于需要机器翻译的场景。

本项目旨在开发一个能够上传 MD 文件，并基于 MD内容进行问答互动的系统。用户可以上传 MD文件，系统将解析 MD内容，并允许用户通过对话框进行问答互动，获取有关 MD文件内容的信息。这份需求文档涵盖了 PDF 内容问答系统的主要功能需求、非功能需求、技术栈、接口设计、开发计划等内容，以确保项目开发顺利进行。安装 Vue CLI创建组件在 目录下创建 和 。后端实现安装 Flask 及相关依赖创建 Flask 应用在项目根目录下创建 。确保后端 Flask 代码可以正确处理并解析 MD 文

本项目旨在开发一个能够上传 PDF 文件，并基于 PDF 内容进行问答互动的系统。用户可以上传 PDF 文件，系统将解析 PDF 内容，并允许用户通过对话框进行问答互动，获取有关 PDF 文件内容的信息。安装 Vue CLI创建组件在 目录下创建 和 。后端实现安装 Flask 及相关依赖创建 Flask 应用在项目根目录下创建 。确保后端 Flask 代码可以正确处理并解析 MD 文件：运行项目部署与运行前端运行开发服务器后端运行 Flask 应用实现效果选

【代码】基于简单Agent对医疗数据进行分析。

VLLM（非常大的语言模型）在中文中通常指的是经过大量文本数据训练的神经网络模型，能够理解和生成类似人类语言的文本。这类模型是许多先进AI系统的核心，比如ChatGPT、GPT-4等。VLLM 可以执行各种任务，如自然语言处理、文本生成、翻译、问答系统等。它们在处理大量数据的情况下表现出色，能够为各种语言应用提供支持。官方网址: https://vllm.ai官方 github 地址：https://github.com/vllm-project/vllm。

4. 页面成功访问到显示向量数据库的json网站。8. 修改verba项目中的.env内容中的。，如果使用本地的OLLAMA，也可以同时修改。文件夹，yaml文件在这个文件夹下。来运行docker。可以看到初始化的向量数据库数据，6. 进入项目文件夹，执行命令。的地址从云端到本地地址。意味着当前项目下存在。