常见本地大模型个人知识库工具部署、微调及对比选型
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”。
而在这一过程中，一