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1原创 Datawhale组队学习——ollama教程task02
最后，ollama支持在Modelfile中自定义系统提示词、温度参数和上下文长度等，可以按需修改。最后将上述目录上传到容器即可。这里使用了Datawhale提供的下载脚本，使用ModelFILE下载。本文主要使用了gguf格式的模型文件。（参数量太小了，模型相当傻hhhh）
2025-06-19 19:23:51
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原创 Datawhale组队学习——coze教程task02
不同的模型支持的功能是不一样的，例如Deepseek是纯文本模型，不支持上传图片和文件，而Chatgpt等多模态模型则支持不同模态数据的解析。另外还有文生图模型、语音模型等，我们需要根据自己的需求选择不同的模型。参数对模型的效果会造成很大的影响，我们需要选择不同的参数并调试模型，平衡其创造性和严谨性。最后是长期记忆功能，它有点像ChatGPT的个性化记忆库功能，开启长期记忆后用户可以通过提示词设置长期记忆。另外，需要注意的是当我们使用”角色扮演“这个模型时，模型不会调用工具。需要将模型切换为”工具调用“。
2025-06-19 16:33:15
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原创 Datawhale组队学习——Dify教程Task02
（Role, Objective, Details, Examples, Sense Check）：角色、目标、详细信息、示例、感官检查。（Context, Objective, Steps, Task, Action, Result）：背景、目标、步骤、任务、行动、结果。（Situation, Problem, Evaluation, Action, Result）：情境、问题、评估、行动、结果。（Role, Action, Context, End Goal）：角色、行动、背景、最终目标。
2025-06-18 18:23:48
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原创 Datawhale组队学习——ollama教程task01
本文档是https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/#/的学习笔记，教程很全面，推荐大家去看。
2025-06-17 16:16:10
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原创 Datawhale组队学习——Dify教程Task01
推荐官方文档https://docs.dify.ai/zh-hans/getting-started/install-self-hosted/docker-compose。将dw提供的dify安装包下载解压，在解压目录下进入docker这个目录，通过powershell执行。这个命令将dify在后台启动（如果不加-d，关闭命令行后dify就停止运行了）只需要学习Docker基本命令和docker compose的概念，了解即可。至此，dify本地部署就完成啦~
2025-06-14 18:31:29
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原创 Datawhale AI 春训营——AI应用设计指南（星火杯Task2.1）
我现在有一份赛题内容，我希望你能像一位产品策略专家一样帮我逐步拆解它的核心要素。请你按照以下逻辑来分析：问题定义：这份题目想解决的核心问题是什么？能不能帮我总结成一句话的问题描述？目标澄清：最终希望达到的结果是什么？目标是产品交付、用户增长，还是解决某个痛点？评判标准：有没有明确的评分维度或隐含的成功标准？比如技术可行性、商业价值、用户体验等。约束条件：有没有给出特定的使用范围、时间限制、技术框架或者团队配置要求？用户视角：从用户角度出发，这个题目服务的核心人群是谁？他们有什么痛点或需求？
2025-05-14 17:30:31
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空空如也
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