桑榆肖物

本文以 Qwen2.5 为例，介绍如何使用 gguf-split 工具进行 GGUF 模型的分片和合并，以便更高效地管理和使用大型模型。

LLamaWorker 是一个基于 LLamaSharp 项目开发的可以在本地运行大模型服务，并提供与 OpenAI / Azure OpenAI 兼容的 API。除了兼容性，LLamaWorker 还提供了一些其他功能，例如多模型支持、流式响应、嵌入支持、对话模版等。同时，对于支持函数调用的模型，通过工具提示词的配置，就可以使用函数调用 Function Call 能力。

Gradio.NET 是 Gradio 的.NET 移植版本。它是一个能够助力迅速搭建机器学习模型演示界面的库，其提供了简洁的 API，仅需寥寥数行代码就能创建出一个具备交互性的界面。在本篇文章中，我们将会阐述如何借助 Gradio.NET 为 LLamaWorker 快捷地创建一个大型模型演示界面。

LLamaWorker 是一个基于 LLamaSharp 项目开发的 HTTP API 服务器。它提供与 OpenAI 兼容的 API，使得开发者可以轻松地将大型语言模型（LLM）集成到自己的应用程序中。

Semantic Kernel 的出现为开发者提供了一个强大且灵活的工具，使得在不同的环境下调用大型语言模型变得更加简单和高效。通过直接调用本地大模型或兼容 OpenAI 接口的服务，我们可以更好地控制数据的隐私和安全，同时也能够根据自己的需要调整服务的配置和性能。此外，随着技术的发展和社区的贡献，我们期待看到更多的开源项目和工具的出现，这将进一步降低技术门槛，让更多的开发者和企业能够轻松地利用大型语言模型的强大能力。

本文将介绍如何在使用 Semantic Kernel 框架的 ASP.NET 项目中使用流式输出 SSE（Server-Sent Events），并展示如何在Vue3前端应用中接收这些数据。并介绍了如何使用 `@microsoft/fetch-event-source` 库使用 POST 方法来接收 SSE 数据。

你的私人编码副驾驶已准备就绪，CodeQwen1.5 为你提供了一个强大的编程助手，它将成为你开发之旅中不可或缺的伙伴。如果你因为种种原因而无法使用 Github Copilot，那么 CodeQwen1.5 将是你的最佳选择。它的开源、透明、可访问、协作、道德规范、灵活性等优势，将为你的编程工作带来更多的便利和效率。

本文将介绍如何在Semantic Kernel中使用Qdrant向量数据库，并演示如何在Semantic Kernel中进行向量更新和查询操作。

本文介绍了如何使用 Docker 部署 Qdrant 向量数据库，以及其相关的安全配置，并演示了如何使用 .NET 通过 TLS 安全访问 Qdrant 向量数据库。通过本文的介绍，我们可以了解到如何在生产环境中安全地部署 Qdrant 向量数据库，并使用 .NET 客户端通过 TLS 安全访问 Qdrant 向量数据库。

通过反射和源码修改，我们成功解决了Semantic Kernel接入离线大模型的问题。这个解决方案将使Semantic Kernel能够与像vLLM, llama.cpp等技术的托管开源模型进行交互，同时也允许应用程序指定端点，满足了大家迫切的需求，希望这篇文章能对你有所帮助。

本文主要介绍了如何在 Jetson 设备上使用纯C/C++实现LLaMA模型的推理，而无需安装Python等其他外部依赖。通过本文你将了解如何借助 llama.cpp 项目在NVIDIA的Jetson系列设备上部署大模型，以及如何使用Qwen-1.8B模型进行通用问答任务。