常见本地大模型个人知识库工具部署、微调及对比选型

news2024/11/18 3:10:56

文章目录

常见本地大模型个人知识库工具部署、微调及对比选型
- 知识库侧
- - AnythingLLM
  - MaxKB
  - RAGFlow
  - FastGPT
  - Dify
  - Open WebUI
  - 小结
- 大模型侧
- - Ollama
  - LM Studio
  - Xinference
  - 小结
大模型侧工具安装部署实践
- Ollama部署
- - Windows部署Ollama
  - Linux部署Ollama
  - Ollama使用技巧
  - - 模型更换存储路径
    - 导出某个模型
    - 导入某个模型
  - 小结
- LM Studio部署
- - Windows部署LM Studio
  - Linux部署LM Studio
  - LM Studio本地大模型下载设置
  - - 从魔塔社区下载
    - 修改js文件中的默认下载路径
  - 小结
- Xinference
- - Windows 安装 Xinference
  - Linux 安装 Xinference
  - Xinference使用
  - - Xinference接口
    - Xinference多模态模型
    - XinferenceEmbedding 模型
    - Xinference Rerank 模型
    - Xinference 注意事项
  - 小结
- 大模型侧工具安装部署总结

常见本地大模型个人知识库工具部署、微调及对比选型

这几年，各种新技术、新产品层出不穷，其中，**大模型（Large Language Models）**作为AI领域的颠覆性创新，凭借其在语言生成、理解及多任务适应上的卓越表现，迅速点燃了科技界的热情。从阿尔法狗的胜利到GPT系列的横空出世，大模型不仅展现了人工智能前所未有的创造力与洞察力，也预示着智能化转型的新纪元。然而，大模型的潜力要真正转化为生产力，实现从实验室到现实世界的平稳着陆，还需跨越理论到实践的鸿沟。

自去年云栖大会上，阿里云发布了一系列基于通义大模型的创新应用，标志着大模型技术开始迈向大规模商业化和产业化的关键一步。这一系列动作不仅展示了大模型在交通、电力、金融、政务、教育等多个行业的广泛应用前景，也揭示了一个重要趋势：大模型的落地应用需要与行业知识深度整合，形成具有领域特色的“行业大模型”。