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Llama 3
本地部署私人知识库的大模型!Llama 3 + RAG
2025/03/13
本教程介绍了如何利用Meta AI的Llama 3语言模型和检索增强生成(RAG)技术,本地部署一个个性化的大模型,实现与网页的交互式对话,检索私人知识库信息并生成准确响应。通过设置开发环境、加载网页数据、创建嵌入和向量存储、实现RAG链等步骤,最终构建并运行一个Streamlit应用程序,允许用户输入网页URL,应用程序加载处理网页数据,检索相关信息并生成响应。整个过程无需编码经验,通过No Code Builder即可创建AI应用程序。
DeepSeek-R1 API vs Llama 3 API vs GPT-4o API – 开源 AI 模型比较
【AI驱动】
人工智能已不再是未来的概念,它正在深刻影响企业运作、研究创新和人们与技术的互动。新兴的人工智能模型如DeepSeek-R1,与Llama 3和GPT-4o等成熟产品一起,正处于这一变革的前沿。DeepSeek-R1是一个创新的开源AI模型,专注于数据检索和自然语言处理,适合学术研究和中小企业使用。它的模块化设计使得用户可以根据特定需求进行定制,且在中等硬件上高效运行,降低了基础设施的成本。相比之下,Llama 3则提供了更广泛的NLP任务处理能力,适合需要灵活性的团队,但对硬件要求较高。GPT-4o则是商业AI的行业标杆,提供出色的文本生成和复杂推理能力,适合需要高精度NLP应用的企业,但其只能通过API访问,限制了自定义的灵活性。选择合适的模型需考虑性能、成本和使用场景,尤其是硬件需求方面。针对这些需求,Civo提供了GPU优化的云服务,帮助用户高效部署和扩展AI模型。无论是探索开源工具还是商业应用,Civo都能为AI项目提供支持。
2025/02/06
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