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你应该微调哪个模型？

如果你曾经尝试过微调语言模型，你很可能问过自己和我最初一样的问题：“好吧……我应该选哪个模型？”

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10个最受欢迎的本地LLM

由于先进的量化和模型优化，你可以在笔记本电脑或台式机上运行强大的LLMs，即使你的RAM或VRAM不足8GB。

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让LLM学会你的说话风格

使用你自己的社交网络评论来微调一个LLM，并在（相对）廉价的硬件上运行所有微调。

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从零构建医学多智能体AI

本文介绍使用Streamlit作为前端，并利用Ollama平台上的Llama-3.2:3b模型，实现用于总结医学文本、撰写研究文章以及屏蔽受保护健康信息（PHI）的多智能体系统。

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用Smolagents开发AI代理

本教程探讨了一个实用的示例，通过将强大的 Llama 2 语言模型与 smolagents 框架集成来构建 AI 代理。

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本地AI驱动的图片标记工具

在本文中，我将介绍如何构建 AI 图像标记器/管理器，包括设置和运行本地视觉语言模型和用于语义搜索的矢量数据库。

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AI驱动的README生成器

在本文中，我们将介绍建立一个使用Git钩子和Ollama Llama3模型自动生成和更新README.md的方法。

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Llama3微调优化关系提取

在 Llama3–70B 的帮助下，我们构建了一个旨在进行关系提取的监督微调数据集。然后，我们使用该数据集对 Llama3–8B 进行微调，以增强其关系提取能力。

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本地运行Llama 3.3-70B的3个方法

Meta 最新的 Llama 3.3 70B 模型取得了卓越的性能指标，几乎与其更大的 405B 模型相当，同时所需的计算资源却少得多。

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Llama 3.3-70B简明教程

Meta 在其今年的最终版本中推出了 Llama3.3，这是一个 70B GenAI 模型，已经取得了一些出色的成果，并且已经在基准数据集上击败了一些 SOTA LLM。

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基于VLM的图像聊天应用

在本教程中，我们将学习如何使用开源 Llama 3.2-Vision 模型与我们的图像聊天，你会惊叹于它的 OCR、图像理解和推理能力。

APPLICATION

打造自己的实时语音助理

将指导你构建一个复杂的语音聊天应用程序，该应用程序结合了实时音频处理、语音识别、自然语言处理和文本转语音合成。