《大模型项目实战:多领域智能应用开发》从0到1实现你自己的AI Chat应用,文末有福利

多智能体协同:用AI团队替代单一大模型的实战方法 多智能体协同是一种将复杂任务分解为多个角色分工协作的技术范式,其核心原理是通过角色专业化、标准化输入输出契约与显式反馈机制,显著降低大模型在长链条任务中的幻觉与错误累积风险。相比单智能体依赖上下文压缩和模糊推理,多智能体以结构化Prompt Engineering为粘合剂,实现需求解析、代码生成、测试验证与精准调试的闭环流转。该技术已广泛应用于AI辅助开发、产品原型设计、数据分析自动化等需多步骤强校验的工程场景,尤其适合追求稳定交付、低试错成本的中小团队与开源模型使用者。 阅读详情

今天给大家介绍一本大模型10月新书《大模型项目实战:多领域智能应用开发》
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基于大语言模型的 Chat 应用,是一种利用自然语言处理技术来进行对话交互的智能应用。

大语言模型通过大量数据的学习和训练,能够理解自然语言表达的语义,具备智能对话的能力。当用户向 Chat 应用提出问题时,Chat 应用就会利用其学习到的知识和自然语言处理技术来理解用户的意图,然后推理生成相应的答案。

我们的目标是使用 React.js 开发一个通用的 Chat 应 用程序,提供对话 Web 界面,调用 ChatGLM3 项目的 OpenAI 兼容接口,编译并部署到 Nginx。

功能概要

(1)Chat 交互界面

该应用使用 Chat 对话模式的界面,接收用户的输入内容,并将其显示到聊天记录中。大语言模型返回的结果会回写到聊天记录中。用户与大模型交流的文本用左右位置或图标进行区分。

(2)流式接口

这是指 OpenAI 兼容的流式调用方式,最早由 ChatGPT 使用,目前已成为大语言模型 Chat 应用事实上的接口标准。流式访问是一种服务端逐步推送数据、客户端逐步接收结果并显示的方法,适用于处理大量数据或长时间运行的任务。

(3)多轮会话

多轮对话是指模型把当前的问题及上文的问答情况整合到一起,形成关于问题的上下文描述。由于在多轮会话中输入的 token 较长,问题的上下文描述得比较清楚,相关语境也构建得相对完整,所以相比于单轮对话,多轮会话生成的答案更为合理。

其缺点在于随着对话轮数的增加,输入的 token 越来越长,会影响大语言模型的运算效率。所以在具体实现 Chat 应用时,要对历史对话记录进行一定的限制,以防止输入 token 过长导致模型的生成性能下降。

(4)打字效果

ChatGPT 采用了模拟打字的视觉效果实现行文本的逐步生成,既保证用户能在第一时间获取生成的部分文本信息,不会觉得等待时间很长,也减少了大模型一次性生成长文本导致算力过载的情况。因此,这次所开发的应用也采用了此技术来显示文本的生成过程。

打字效果的实现基于 SSE 服务端推送技术。SSE 是一种 HTML5 技术,允许服务器向客户端推送数据,而不需要客户端主动请求。它能在服务端有新消息时,将消息实时推送到前 端,从而实现动态打字的聊天效果。

系统架构

Chat 应用是一个 B/S 结构的应用。服务端由大语言模型的 OpenAI API 服务提供,客户端使用 React.js 编写,部署于 Nginx。客户端通过浏览器访问页面,在浏览器中执行 JavaScript 代码,以将用户的输入发送至服务端,渲染页面显示服务端返回的结果。其架构图见图 1。

img

图 1 Chat 应用架构图

(1)大模型服务层

模型推理服务由大语言模型的代码完成,如在 ChatGLM3-6B 模型的 modeling_chatglm.py 文件中,stream_chat 函数实现了流式推理。模型 API 服务则由 ChatGLM3 项目源码中的openai_api_demo/api_server.py 提供。

(2)应用服务层

在开发环境下由 npm 模拟一个本地应用服务,承担页面下载和请求代理的职责。而在正式运行环境中,这两个职责是由 Nginx 的页面部署服务和代理转发功能来完成的。Nginx 在配置上还要支持 SSE 推流模式。

(3)客户端浏览器层

通过运行在浏览器中的 HTML5 和 JavaScript 代码来与应用服务层交互。JavaScript 发出的 HTTP/HTTPS 请求经应用服务层转发到模型 API 服务。

运行原理

  1. 浏览器负责展现页面,调用 OpenAI 兼容接口来获取生成内容。
  2. Nginx 提供页面内容以及代理调用 OpenAI 兼容接口。
  3. 页面请求和接口调用在一个域名或IP:端口内,这样可以避免跨域问题。跨域问题是指在 Web 开发中,当一个网站的客户端(前端)需要调用服务端(后端)的 API 时,请求的 URL 与页面的 URL 来自不同的域名,导致安全风险,而被浏览器拦截。
  4. openai_api.py 用于装载模型,提供 API 服务。

开发

(1)Node.js 安装

React.js 程序的开发调试要在 Node.js 环境下进行。从 https://nodejs.org/ 中下载并安装 Node.js,然后在命令行运行node -v命令来测试它是否安装成功。

(2)chat-app 新建

1)新建应用新建一个名为 chat-app 的 React.js 应用,命令如下。

npm install -g create-react-app
create-react-app chat-app
cd chat-app

2)安装组件chat-app 用到两个第三方组件,一个是作为 Chat 界面的 ChatUI 框架,另一个是调用模型 API 服务的 Node.js 组件—openai-node。

npm i --save @chatui/core
npm i --save openai

源代码

实现 Chat 页面和业务逻辑的代码在 src/app.js 中。它只有 61 行代码,下面完整展示出来。

import './App.css';
import React from 'react';
import '@chatui/core/es/styles/index.less';
import Chat, { Bubble, useMessages } from '@chatui/core';
import '@chatui/core/dist/index.css';
import OpenAI from 'openai';
const openai = new OpenAI({
 apiKey: 'EMPTY', dangerouslyAllowBrowser: true,
 baseURL: "http://server-llm-dev:8000/v1"
});
var message_history = [];
function App() {
 const { messages, appendMsg, setTyping, updateMsg } = useMessages([]);
 async function chat_stream(prompt, _msgId) {
 message_history.push({ role: 'user', content: prompt });
 const stream = openai.beta.chat.completions.stream({
 model: 'ChatGLM3-6B',
 messages: message_history,
 stream: true,
 });
 var snapshot = "";
 for await (const chunk of stream) {
 snapshot = snapshot + chunk.choices[0]?.delta?.content || '';
 updateMsg(_msgId, {
 type: "text",
 content: { text: snapshot.trim() }
 });
 }
 message_history.push({ "role": "assistant", "content": snapshot });
 }
 function handleSend(type, val) {
 if (type === 'text' && val.trim()) {
 appendMsg({
 type: 'text',
 content: { text: val },
 position: 'right',
 });
 const msgID = new Date().getTime();
 setTyping(true);
 appendMsg({
 _id: msgID,
 type: 'text',
 content: { text: '' },
 });
 chat_stream(val, msgID);
 }
}
function renderMessageContent(msg) {
 const { content } = msg;
 return <Bubble content={content.text} />;
}
return (
<Chat
 navbar={{ title: 'chat-app' }}
 messages={messages}
 renderMessageContent={renderMessageContent}
 onSend={handleSend}
 />
 );
}
export default App;

测试

(1)启动大模型 API 服务

安装 ChatGLM3-6B 模型。API 服务则由 ChatGLM3 代码库的 openai_api_demo/api_server.py 提供。在这个文件中,/v1/embeddings 接口依赖一个较小文本向量模型 BAAI/bge-large-zh-v1.5。虽然本次开发应用程序中不会用到它,但为了保证程序能正常运行,建议先下载这个模型。

cd ChatGLM3
conda activate ChatGLM3
wget https://aliendao.cn/model_download.py
python model_download.py --e --repo_id BAAI/bge-large-zh-v1.5 \
--token YPY8KHDQ2NAHQ2SG

设定模型及文本向量模型文件所在位置,启动 API 服务,监听 8000 端口。

MODEL_PATH=./dataroot/models/THUDM/chatglm3-6b \
EMBEDDING_PATH=./dataroot/models/BAAI/bge-large-zh-v1.5 \
python openai_api_demo/api_server.py

(2)测试 chat-app

客户端程序目录下运行npm start命令,以启动客户端的开发环境服务。在浏览器中打开http://localhost:3000,运行结果如图 2 所示。

img

图 2 chat-app 运行

运行发现,在 chat-app 应用中,用户可以进行流式人机对话。该应用同时支持多轮对话,也实现了打字的视觉效果。

也就是说,该应用达到了原先设定的目标。

(3)界面美化

chat-app 是一个通用的 Chat 应用客户端,通过改变程序中的apiKey和baseURL参数,可以连接任意一个兼容 OpenAI 接口的大语言模型推理服务,当然包括在正确设置apiKey的情况下连接 OpenAI 的服务。

此时,chat-app 的界面还需要进一步美化。比如,将输入框从一行变为多行以便于输入。

  1. 需要在 app.js 文件的同级目录下建一个 chatui-theme.css 文件,内容如下。
.ChatFooter .Composer-input {
 background: white;
 max-height: 160px;
 border: 1px solid darkgray;
 min-height: 80px;
 height: auto;
}
  1. 在 app.js 文件中的第 6 行代码import OpenAI from ’openai’;后增加一行 命令,如下所示。
import './chatui-theme.css';
  1. 重新用npm start命令运行程序,就可以看到输入框变成多行了。

应用发布

在程序开发调试过程中,应用依赖于 Node.js,并以“ npm start”的方式运行。

对此,可以通过编译过程,将 React.js 程序编译成脱离 Node.js 的 HTML5 和 JavaScript 文件,部署到 Nginx 等应用服务器中运行。

(1)编译

运行以下命令编译源代码,将编译结果存放在 build 目录下。

npm run build

(2)发布

将 build 目录下的所有文件复制到 Nginx 的 html 目录下即可完成部署。

如果是 Windows操作系统,则 html 在 Nginx 的目录下;如果是 Linux 操作系统,其目录则可能是/usr/local/share/nginx/html 或 /usr/local/nginx/html。

(3)运行

首次运行 Nginx 时,在 Windows 上直接运行 nginx.exe,在 Linux 上则要运行sudo nginx命令。

如果 Nginx 已运行,那么配置文件会发生改变,需要重启。可以执行以下命令。

sudo nginx -s reload 

对于该命令,在 Windows 或 Linux 上的形式几乎是一样的,区别在于因为涉及权限问题,对于 Linux 系统,需要在命令前加sudo。

(4)应用升级

借助浏览器的缓存机制可以减少页面、JavaScript 代码的下载量。因为它会对相同请求 URL 的 HTML5 页面、JavaScript 代码进行缓存。然而,每次执行npm build命令产生的文件名是固定的,这样即使代码有调整,且 Nginx 的 html 目录下的文件已更新,但由于 URL 未发生变化,浏览器仍会从缓存中加载旧版本。

为了解决这个问题,可修改 package.json 中的 version参数值,提高版本号,以编译出不同的文件名。这样浏览器会由于 URL发生变化而忽略缓存,加载文件的最新版本。

(5)SSE 配置

启动 Nginx 服务后,就可以使用诸如http://127.0.0.1这样不带端口的 URL 访问页面,但是可能会存在跨域问题。因为页面对应 Nginx 所在计算机的 80 端口,JavaScript 调用的是 API 服务器的 8000 端口,两者的 IP 和端口是不一样的。

如果 API 服务端不处理跨域问题的话,chat-app 调 API 服务就会报跨域错误。解决的方法是在 Nginx 的 80 端口上配置一个 API 服务的路径代理。因为要支持 SSE,这个代理配置要与一般的路径代理有一定的区别。

举例来说,在 baseURL 为http://server-llm-dev:8000/v1的情况下,在 Nginx 的 conf/nginx.conf 中的 server 模块下增加一个location,如下所示。

location /v1 {
 proxy_http_version 1.1;
 proxy_set_header Connection "";
 proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
 proxy_set_header Host $host;
 proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
 # SSE 连接时的超时时间
 proxy_read_timeout 86400s;
 # 取消缓冲
 proxy_buffering off;
 # 关闭代理缓存
 proxy_cache off;
 # 禁用分块传输编码
 chunked_transfer_encoding off;
 # 反向代理到 SSE 应用的地址和端口
 proxy_pass http://server-llm-dev:8000/v1;
}

重启 Nginx,将 app.js 中的 baseURL 由http://server-llm-dev:8000/v1更改为http://127.0.0.1/ v1。

重新编译部署后,即可发现跨域问题得以解决。

img

《大模型项目实战:多领域智能应用开发》

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内容简介:

本书系统地讲解了大语言模型的实战应用过程,涵盖基础知识、常见操作和应用开发3个方面,帮助大语言模型的使用者、应用开发者循序渐进地掌握大模型的原理、操作以及多个场景下的应用开发技能。

目录

前 言

基础篇

第1章 大语言模型的基础知识 3

1.1 大语言模型概述 4

1.1.1 基本情况 4

1.1.2 发展历史 4

1.1.3 发展现状 6

1.1.4 发展趋势 7

1.2 基本原理 7

1.2.1 Transformer架构 8

1.2.2 编码器与解码器 8

1.2.3 自注意力机制 9

1.3 应用开发技术 11

1.3.1 Python 11

1.3.2 React.js 11

1.4 训练方法 12

1.4.1 FFT 12

1.4.2 RLHF 13

1.4.3 P-Tuning 13

1.4.4 LoRA 13

1.5 常见现象 13

1.5.1 幻觉 14

1.5.2 灾难性遗忘 14

1.5.3 涌现 14

1.5.4 价值对齐 15

第2章 大语言模型应用架构 16

2.1 整体架构 16

2.2 基础设施 17

2.2.1 硬件部分 17

2.2.2 操作系统 18

2.3 基础软件 18

2.3.1 CUDA 18

2.3.2 PyTorch 18

2.3.3 Anaconda 19

2.3.4 Nginx 19

2.4 应用软件 20

2.4.1 大语言模型文件 20

2.4.2 Transformers库 20

2.4.3 服务程序 20

2.4.4 API 21

2.4.5 客户端程序 21

第3章 大语言模型应用的工作模式 22

3.1 硬件部署 22

3.2 应用软件部署 23

3.3 运行模式 24

3.3.1 模型API服务的工作模式 24

3.3.2 模型API服务的运行过程 25

3.3.3 前后端交互方法 26

3.3.4 前端实现 27

操作篇

第4章 应用环境搭建 31

4.1 基础设施 31

4.1.1 服务器要求 31

4.1.2 操作系统准备 31

4.1.3 推理卡安装 32

4.2 基础软件安装 32

4.2.1 Linux 32

4.2.2 Windows 40

4.3 其他软件安装 41

4.3.1 Nginx 41

4.3.2 Git 42

第5章 大语言模型安装 43

5.1 ChatGLM安装 43

5.1.1 ChatGLM3模型介绍 43

5.1.2 ChatGLM3-6B安装 44

5.1.3 编程验证 45

5.2 Qwen-VL安装 47

5.2.1 Qwen模型介绍 47

5.2.2 Qwen-VL-Chat-Int4安装 47

5.2.3 编程验证 49

5.3 LLaMA2安装 50

5.3.1 LLaMA2模型介绍 50

5.3.2 Llama-2-7b-chat安装 51

5.3.3 运行验证 51

5.4 Gemma安装 54

5.4.1 Gemma模型介绍 54

5.4.2 Gemma-2B安装 55

5.4.3 编程验证 55

5.5 Whisper安装 57

5.5.1 Whisper-large-v3介绍 57

5.5.2 Whisper-large-v3安装 57

5.5.3 编程验证 58

第6章 大语言模型微调 60

6.1 ChatGLM微调 60

6.1.1 微调方法介绍 61

6.1.2 微调环境准备 61

6.1.3 语料准备 62

6.1.4 模型下载 65

6.1.5 微调过程 65

6.1.6 微调模型测试 67

6.2 LLaMA2微调 68

6.2.1 微调方法介绍 68

6.2.2 微调环境准备 69

6.2.3 语料准备 70

6.2.4 模型下载 71

6.2.5 微调过程 71

6.2.6 PEFT微调模型测试 73

6.2.7 模型合并 74

6.2.8 合并后模型测试 74

6.3 Gemma微调 74

6.3.1 微调方法介绍 74

6.3.2 微调环境准备 75

6.3.3 模型下载 75

6.3.4 微调程序开发 75

6.3.5 语料文件下载 77

6.3.6 微调与测试过程 78

第7章 大语言模型量化 79

7.1 量化介绍 79

7.2 llama.cpp量化过程 80

7.2.1 llama.cpp编译 80

7.2.2 模型GGUF格式转换 81

7.2.3 模型下载 81

7.2.4 量化过程 81

7.2.5 量化模型测试 82

7.2.6 Web方式运行 82

7.3 gemma.cpp量化过程 83

7.3.1 gemma.cpp源码下载 83

7.3.2 gemma.cpp编译 83

7.3.3 量化模型下载 84

7.3.4 推理 84

第8章 多模态模型应用 86

8.1 Stable Diffusion介绍 86

8.2 Stable Diffusion部署 87

8.2.1 代码获取 87

8.2.2 Python虚拟环境准备 87

8.2.3 依赖库安装 87

8.2.4 模型下载 88

8.2.5 服务运行 88

8.3 Stable Diffusion应用 88

8.3.1 文生图应用 89

8.3.2 图生图应用 90

开发篇

第9章 Chat应用 94

9.1 目标 94

9.2 原理 94

9.2.1 功能概要 94

9.2.2 系统架构 95

9.2.3 运行原理 96

9.3 开发过程 96

9.3.1 Node.js安装 96

9.3.2 chat-app新建 96

9.3.3 源代码 97

9.3.4 测试 98

9.3.5 应用发布 99

第10章 辅助编程应用 102

10.1 目标 103

10.2 原理 103

10.2.1 功能概要 103

10.2.2 系统架构 103

10.2.3 运行原理 104

10.3 开发过程 104

10.3.1 开发环境准备 104

10.3.2 测试模型准备 105

10.3.3 API服务实现 106

10.3.4 测试 110

第11章 VS Code插件 112

11.1 目标 112

11.2 原理 112

11.2.1 功能概要 112

11.2.2 系统架构 113

11.2.3 运行原理 114

11.3 开发过程 114

11.3.1 环境准备与项目创建 115

11.3.2 插件开发 115

11.3.3 插件发布 118

第12章 检索增强生成应用 121

12.1 目标 121

12.2 原理 122

12.2.1 功能概要 122

12.2.2 系统架构 123

12.2.3 运行原理 124

12.3 开发过程 125

12.3.1 大语言模型安装 125

12.3.2 依赖库安装 125

12.3.3 向量化模型下载 126

12.3.4 源代码 126

12.3.5 测试 128

第13章 PDF翻译应用 130

13.1 目标 130

13.2 原理 130

13.2.1 功能概要 130

13.2.2 系统架构 131

13.2.3 运行原理 131

13.3 开发过程 135

13.3.1 大语言模型安装 135

13.3.2 依赖环境安装 135

13.3.3 下载英译中模型 135

13.3.4 源代码 136

13.3.5 测试 138

第14章 智能代理应用 140

14.1 目标 140

14.2 原理 141

14.2.1 AI Agent 141

14.2.2 AutoGen 141

14.3 开发过程 143

14.3.1 大语言模型安装 143

14.3.2 Docker安装 144

14.3.3 虚拟环境准备 145

14.3.4 运行环境验证 145

14.3.5 多代理会话应用开发 146

第15章 语音模型应用 149

15.1 目标 149

15.2 原理 149

15.2.1 功能概要 149

15.2.2 系统架构 150

15.2.3 运行原理 151

15.3 开发过程 152

15.3.1 运行环境安装 152

15.3.2 模型下载 153

15.3.3 Demo运行 153

15.3.4 服务端开发 154

15.3.5 客户端开发 160

15.3.6 测试 163

第16章 数字人应用 166

16.1 目标 166

16.2 原理 167

16.2.1 功能概要 167

16.2.2 系统架构 167

16.2.3 运行原理 168

16.3 开发过程 169

16.3.1 环境准备 169

16.3.2 源代码 173

16.3.3 测试 177

第17章 提示词生成应用:从零训练模型 179

17.1 目标 179

17.2 原理 180

17.2.1 GPT-2 180

17.2.2 训练流程与应用架构 181

17.2.3 训练方法与运行原理 182

17.3 开发与训练过程 185

17.3.1 语料整理 186

17.3.2 训练 188

17.3.3 推理与服务 196

17.3.4 测试 202

第18章 AI小镇应用 204

18.1 目标 204

18.2 原理 205

18.2.1 功能概要 205

18.2.2 系统架构 206

18.2.3 运行原理 207

18.3 开发过程 209

18.3.1 大语言模型安装 210

18.3.2 开发环境搭建 210

18.3.3 地图制作 210

18.3.4 app.js 211

18.3.5 BootScene.js 213

18.3.6 GameScene.js 213

18.3.7 ChatUtils.js 218

18.3.8 测试 219

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2025年大模型必读书单:《大模型项目实战——多领域智能应用开发》重磅推荐(附PDF下载)

《大模型项目实战:多领域智能应用开发》是一本面向大语言模型开发者的实用指南。全书分为基础篇、操作篇和开发篇三部分,共18章,系统讲解了大模型的基础知识、安装部署、微调量化等核心操作,并重点介绍了9个领域的应用开发案例,包括Chat、RAG、AI Agent、数字人等。作者高强文结合20多年AI开发经验,提供经过验证的实战方法和完整源代码,帮助读者快速掌握大模型应用开发技能。本书适合对大模型开发感兴趣的开发者和技术人员阅读。

2401_85378759的博客 1054

3D-IC测试挑战与Tessent解决方案解析

3D-IC技术通过硅通孔(TSV)实现芯片垂直堆叠,是延续摩尔定律的关键路径。该技术面临三大核心挑战:KGD标准严苛化要求测试覆盖率达99.5%以上,存储器测试需兼容LPDDR/HBM等多种协议,逻辑堆叠需解决TSV互连的电气特性和时序验证问题。Mentor Tessent平台采用混合测试架构,结合压缩扫描测试(ATPG)和内建自测试(BIST)技术,实现100x测试数据压缩比和99.97%的TSV缺陷检出率。这些创新方案在移动SoC和高性能计算芯片中已获验证,测试时间缩短73%,缺陷逃逸率降低77%。随着

weixin_30621711的博客 376

【硬件开发】振铃

如果是开关管的振铃,那么桥臂的SW处产生的振铃会窜入驱动电路,造成的结果就是驱动电路和上桥臂下桥臂之间的SW节点都会有振铃现象。如果是驱动电路的振铃,那么MCU的输出引脚还是正常的PWM,但是到了MOS管两侧就变成带有振铃的PWM波形了。开关振铃产生的原因是MOS管上面的寄生电感当开关管打开时为了保持电流不变感应出的电压会对电源和地产生冲击。开关管的驱动线上的寄生电容和寄生电感导致的振铃为驱动电路振铃。开关管上的寄生电容和寄生电感导致的振铃为开关节点振铃。、电感等元件的存在,导致电路中的电压和。

weixin_62546664的博客 1828

大模型项目实战:多领域智能应用开发

大语言模型(Large Language Model,LLM)是自然语言处理 (Natural Language Processing,NLP)中的一个重要分支,它 基于深度学习,采用海量文本数据和大量算力进行训练。训练 后的模型能够理解和生成人类语言文本,执行与语言文本相关 的任务,包括文本生成、代码补全、文章总结、翻译和情感分析等。

m0_59485658的博客 954

ANSYS HFSS 中的相控天线阵列仿真方法

相控天线阵列系统广泛使用,从国防雷达应用到商业 5G 应用。设计这些天线阵列涉及复杂的数学运算,需要全波仿真。Ansys HFSS 全场 3D 电磁仿真软件可以在合理的时间内以较低的计算成本仿真复杂的相控阵天线系统,同时考虑复杂激励、环境(即附近的天线)和平台对其性能的影响。本博客介绍了可用于有效仿真相控天线阵列的不同方法。以下是不同仿真方法的简要概述,视频链接中提供了完整的演示。ANSYS HFSS 提供 4 种不同的相控天线阵列仿真方法:1) 晶胞-无限阵列。

jkh920184196的博客 4254

Gemini 3.0使用全攻略:零基础也能上手的5种方法,建议收藏

本文详细介绍了无需下载的Gemini 3大模型的五种使用方法:通过Google AI Studio进行聊天和创建网页应用;Google Gemini平台进行创作(有使用限额);LMArena体验和测试不同大模型;ZenMux作为中转站提供免费版使用和API接入;以及Google Antigravity IDE(国内使用困难)。这些方法覆盖从简单体验到专业开发的各种需求,适合不同层次的用户。

lvaolan168的博客 5984

搭建云平台 1 Day 虚拟机安装(超详细)

点击OFF 那个按钮看看网络的地址和速度有没有显示,如果有 则到目前为止都是成功的。Host name随便起一个名字就行了**-_-**文件比较大,这里只是将部分目录大纲截图出来,每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频,并且后续会持续更新**,如果我们安装的VMware14就会默认为。因为我的是VMware16,所以默认。也是可以的,但是千万不要用。

2401_84009679的博客 563

【网络与爬虫 41】TLS指纹伪造技术深度解析:ja3、ja4反检测与绕过策略

TLS指纹是现代反爬虫系统的重要检测手段,通过分析客户端TLS握手特征来识别爬虫。本文将深入解析ja3、ja4等TLS指纹技术原理,详细介绍指纹伪造和绕过策略,通过实际代码示例和工具使用,帮助开发者掌握TLS指纹反检测技术,构建更隐蔽的网络爬虫系统。

熵数实验室 1万+

八大AI模型的优缺点全面解析

AI大模型在不同领域的应用不断推进着人工智能技术的发展。本论文将对八个不同的AI大模型进行综合分析,分别是Chat GPT 4、文心一言、通易千问、360智脑、智源“悟道”、商量、天工和清华OpenBMB。我们将从模型性能、语义理解、交互能力等多个方面对它们的优缺点进行比较。通过综合分析,可以为不同领域的AI应用提供参考和指导。前排提示,文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦!

2301_82275412的博客 1918

STM32G0/G4电机控制中三角函数与浮点运算优化实战

三角函数(sin/cos)和浮点运算是电机矢量控制(FOC)的核心基础,直接影响Clark/Park变换、SVPWM及观测器的实时性与精度。在资源受限的MCU上,标准math.h库因无硬件FPU支持而引发严重时序抖动,导致电流环延迟、转矩脉动增大甚至系统复位。通过硬件加速(如STM32G4的CORDIC协处理器)或定制化定点算法(如STM32G0的查表+线性插值),可将sin/cos计算从数十微秒压缩至1–3 μs量级,提升30倍以上效率。该方案广泛适用于BLDC/PMSM驱动、伺服控制及高动态响应嵌入式运

weixin_35751412的博客 109

清华大学ChatGLM大模型

ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。

m0_70486148的博客 1341

YOLO11涨点优化:创新多尺度卷积注意力(MSCA)模块,小目标检测神器!

MSCA模块通过创新的多尺度设计,在保持计算效率的同时显著提升小目标检测能力。实验证明,在YOLOv5/v8等模型上嵌入MSCA后,mAP提升超过2%,小目标检测精度提升近4%,且计算代价增加极小。注意力机制的未来发展方向动态核尺寸:根据输入特征自适应调整卷积核大小跨模态融合:结合RGB与深度/热力图等多模态信息自监督优化:利用对比学习预训练注意力模块尝试在你的YOLO模型中插入MSCA模块,欢迎在评论区分享你的涨点结果!参考文献。

QQ_778132974的博客 470

腾讯微搭低代码开发实战电子书:医疗挂号小程序

本书通过一个完整的“医疗挂号小程序”项目,深度讲解腾讯微搭(WeDa)低代码平台在复杂业务场景下的实战应用。从登录体系搭建、用户注册,到就诊人管理、科室排班与预约下单,全程遵循“配置+逻辑+实战”的思路,带领读者从零实现具备商业级可用性的医疗挂号小程序,掌握低代码开发的核心技巧与业务落地能力。

低代码布道师的博客 953

IDPChat:探索基于LLaMA和Stable Diffusion的「开源」中文多模态AI大模型

中文多模态模型 IDPChat 和大家见面了。随着GPT4、文心一言等的发布,预训练大模型正式开启由单模态向多模态模型演进。多模态的特性为语言模型带来更加丰富的应用场景。我们认为,未来的AI应用将主要以大模型为核心基石。但在私有化大模型微调和应用方面,企业和机构仍面临着微调复杂、部署困难、成本较高等种种工程化挑战。白海作为AI基础软件服务商,我们希望能够从AI Infra层面,提供端到端的大模型微调、部署和应用工具,降低大模型微调和应用的门槛。

2401_85325726的博客 1010

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

一文掌握Qwen系列:大模型学习总结与核心能力解析

Qwen系列(阿里达摩院)包括多个子模型如 Qwen-Chat、Qwen-VL、Qwen-Coder,它们虽然基于类似的 Transformer 架构,但在 模型结构、预训练任务和输入输出格式等方面存在本质区别,不仅仅是应用场景不同。

2401_85154887的博客 1336

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

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

“外卖公司“的AI逆袭:美团LongCat大模型开源,性能超越Claude4 Sonnet

美团开源Longcat-Flash-Chat大模型,采用"零计算专家"架构,在多项benchmark上超越Claude4 Sonnet,编程能力媲美编程之王。该模型总参数560B,激活参数仅27B,训练效率高,成本低。美团通过"零售+科技"战略布局AI,模型已在内部应用,展现外卖公司在AI领域的突破性进展。

程序员鑫港的博客 736

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

Github 上可以使用 GPT-4 聊天了

前言Github 上可以使用 GPT-4 聊天了,它集成了 Github Copilot Chat,它可以做 Copilot Chat 在 VSCode 中的大部分事,可以回答广泛的与编码相关的问题,主题包括语法、编程概念、测试用例、调试等。作为 Copilot Chat 的付费用户,出于习惯,上面这些功能我会继续在 VSCode 上使用。同时以下是在 Github 上独有的功能点,或者基于 Github 平台更有优势的点。1、结合 GitHub 的上下文信息。

Everly_的博客 1308

收藏 | 小白程序员快速上手大模型:系统学习路径与实战指南

本文提供了一套完整的大模型学习路径,从基础理论(神经网络、NLP、Transformer)到部署、微调(LoRA、SFT等)、Chat应用开发及RAG技术。为快速入门者设计了简化版学习路线,强调实践与实战项目的重要性。同时,文章还提醒初学者注意学习方法的系统性,避免因浅尝辄止而误解技术深度,并鼓励技术人抓住AI大模型发展机遇。

2401_85373691的博客 464
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