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Llama

利用来自 Hugging Face 的 SmolAgents 库构建多代理供应链模拟

利用来自 Hugging Face 的 SmolAgents 库构建多代理供应链模拟

“smolagents — 一个构建优秀智能体的小型库” 供应链管理是一个复杂的领域，其中多个实体需要有效协调，以便将产品交付给最终消费者。现代供应链是一个复杂的网络，涉及供应商、制造商、分销商和零售商。对这些网络的仿真可以帮助我们理解瓶颈、优化操作并提高效率。 在本

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微调 Llama-3 LLM 并将其部署为 CloudFlare 上的无服务器 API

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两年前，我（像许多数据科学家一样）对构建网站一无所知。 我擅长构建机器学习模型，但完全不知道如何将这些模型实际部署到像 mywebsite.com 这样的域名上。机器学习工程师负责这个，对吧？ 错了！ 如果你想在竞争激烈的就业市场中脱颖而出，拥有公开可见的代码是展示你技能的绝佳方式。 在这篇文章中，我将向你展示我是如何构建一个基于 Llama 3 的聊天机器人，并通过 Cloud

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构建多代理互联网研究助手

构建多代理互联网研究助手

…使用 OpenAI Swarm 和 Llama 3.2（100% 本地）。让我们使用 OpenAI Swarm 和 Llama 3.2（100% 本地）构建一个多智能体互联网研究助手： 动手教程，构建一个多智能体互联网研究助手应用程序，该应用程序：接受用户查询。 在网上搜索相关信息。 并将其转化为一篇精心撰写的文章。我们在这个应用中使用了三个智能体：

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如何使用 Streamlit 和 Llama 3.2-Vision 构建自己的 OCR 助手

如何使用 Streamlit 和 Llama 3.2-Vision 构建自己的 OCR 助手

通过示例学习 OCR（光学字符识别）是一种帮助自动化将图像转换为文本的工具。你一定在手机上使用过它，因为现在它非常普遍。从数字化文档到自动化业务工作流程，OCR 是许多现代解决方案的核心。在本指南中，我们将引导您使用 Streamlit、Llama 3.2-Vision 和 Ollama 创建一个简单但强大的 OCR 助手，因为为什么不参与机器学习模型的竞争呢。有趣的是，不

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如何根据自己的数据微调 Llama-3.2：详细指南

如何根据自己的数据微调 Llama-3.2：详细指南

介绍 Meta发布的Llama-3.2系列在开源AI领域标志着一个重要的里程碑。到目前为止，该系列中下载量最多的模型是臭名昭著的meta-llama/Llama-3.2–11B-Vision-Instruct。不幸

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Pydantic AI + Web Scraper + Llama 3.3 Python = 强大的人工智能研究代理

Pydantic AI + Web Scraper + Llama 3.3 Python = 强大的人工智能研究代理

在这个视频中，我将快速演示如何使用 Pydantic AI、Web Scraper 和 Llama 3.3 创建一个多代理聊天机器人，以便为您的业务或个人使用构建一个强大的代理聊天机器人。 在检索增强生成（RAG）和基于大型语言模型（LLM）的工作流中，结构化输出提高了准确性和清晰度，使数据更易于理解。 我们许多人都知道验证或转换数据为正确格式是多么令人沮丧。当处理接口数据时，您会

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Metas Llama 3.3：开源大型语言模型的演变

Metas Llama 3.3：开源大型语言模型的演变

Meta 最近发布的 Llama 3.3 代表了大语言模型（LLMs）发展的一个里程碑。它在规模、效率和安全性方面进行了改进，同时保持开源，进一步强化了 Meta 致力于构建开放 AI 生态系统的承诺。以下是对 Llama 3.3 的功能、创新和应用的深入探讨。 ![](https://wsrv.nl/?url=https://cdn-images-1.readmedium.c

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Meta Llama3.3：70B 型号，Llama3.1 的备用型号 405B

Meta Llama3.3：70B 型号，Llama3.1 的备用型号 405B

Llama3.3 是 Llama 系列中的第 3 个模型系列，继 Llama3.1 和 Llama3.2 之后 因此，Meta 在今年的最后一次发布中推出了 Llama3.3，这是一个 700 亿参数的生成式 AI 模型，已经展示了一些非常出色的结果，并在基准数据集上击败了一些最先进的大语言模型。正如 Meta 所承诺的，该模型是开源的，因此可以免费使用。如果你不知道的

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如何使用 LangChain 和 CrewAI 构建人工智能驱动的 SQL 数据分析代理

如何使用 LangChain 和 CrewAI 构建人工智能驱动的 SQL 数据分析代理

在当今数据驱动的世界中，自动化数据提取、分析和报告的工作流程对于节省时间和提高效率至关重要。本教程将指导您使用 LangChain 和 CrewAI 构建一个 AI 驱动的 SQL 工作流程。通过集成强大的 Llama 3 模型、SQL 数据库工具和基于代理的自动化，您将学习如何创建一个无缝的管道，以处理数据库查询、分析结果和生成高管报告 — 所有这些都需要最少的手动干预。无论您是数据爱好者

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使用 Llama 3.2 构建强大的本地人工智能网络搜索助手：

使用 Llama 3.2 构建强大的本地人工智能网络搜索助手：

将大型语言模型与实时网络搜索相结合，以获取最新答案和上下文相关见解 👨🏾‍💻 GitHub ⭐️ | 👔 LinkedIn | 📝 [Medium](https://medium.com/@monsuraliran

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Llama 3.2 vs GPT-4 vs OpenAI O1 vs Gemini Ultra vs Claude 3.5：哪种人工智能模型适合您？

Llama 3.2 vs GPT-4 vs OpenAI O1 vs Gemini Ultra vs Claude 3.5：哪种人工智能模型适合您？

人工智能已经取得了长足的进展，每一个新模型似乎都在不断突破极限。今天，我想分享我对五个领先 AI 模型的看法：Meta 的 Llama 3.2、OpenAI 的 GPT-4、OpenAI 的新 O1、DeepMind 的 Gemini Ultra，以及 Anthropic 的 Claude 3.5. 这些模型各自带来了独特的优势，从处理多模态输入到道德决策。让我们深入探讨它们的优

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在本地构建会说话的语音人工智能助理：具有流光溢彩用户界面的记忆保持聊天机器人...

在本地构建会说话的语音人工智能助理：具有流光溢彩用户界面的记忆保持聊天机器人...

开发您自己的具有上下文记忆和实时聊天功能的语音 AI 的逐步指南，基于 Llama3.1 和 Llama3.2 模型 👨🏾‍💻 GitHub ⭐️ | 👔LinkedIn |📝 [Medium](https://med

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Gemma、Llama 和 Mistral：探索较小的 AI 模型

Gemma、Llama 和 Mistral：探索较小的 AI 模型

小规模语言模型的比较研究：在阅读理解任务中评估 Gemma、Llama 3 和 Mistral 引言 大型语言模型（LLMs）正在快速发展。每个月，新的模型被开发出来，以超越当前市场上的顶尖模型。这种健康的竞争有利于创造新的方法，提高质量和速度。此外，各公司还专注于开发更小的模型，以便使其能够被没有强大计算资源的个人或组织所使用。 就在几周前，苹果公司在其全球开发者大会上推出

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英伟达™（NVIDIA®）如何修剪和提炼 Llama 3.1 以创建 Minitron 4B 和 8B

英伟达™（NVIDIA®）如何修剪和提炼 Llama 3.1 以创建 Minitron 4B 和 8B

新模型采用了最先进的剪枝和蒸馏技术。我最近开始了一份专注于人工智能的教育通讯，目前已有超过170,000名订阅者。TheSequence是一份不做作（意味着没有炒作，没有新闻等）的机器学习导向通讯，阅读时间为5分钟。目标是让您及时了解机器学习项目、研究论文和概念。请通过下面的链接订阅试试：我们常常被大型语言模型（LLMs）特别是那些参数数量庞大的模型的进展所震撼。然

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Llama 3.2：下一代轻量级、指令调整语言模型：实践……

Llama 3.2：下一代轻量级、指令调整语言模型：实践……

探索 LLaMA 3.2 在剪枝、知识蒸馏和多语言性能方面的关键创新，以及本地运行或通过 Google Colab 的实用教程 👨🏾‍💻 GitHub ⭐️ | 👔LinkedIn |📝 [Medium](https

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Meta's Llama 4 即将推出 另外Parallels 为 Windows 带来 Apple 智能

Meta's Llama 4 即将推出 另外Parallels 为 Windows 带来 Apple 智能

Plus: Parallels 将苹果智能带入 Windows 欢迎来到 Get The Gist，在这里，我们每个工作日分享最新和最伟大的 AI 发展简明易懂的总结——新闻、创新和趋势——所有内容都在 5 分钟内送达！⏱ 在今天的版块中：马克·扎克伯格宣布 Meta 的 Llama 4 Parallels 将苹果智能带入 Windows Re

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使用 Llama 3 构建 AI 代理

使用 Llama 3 构建 AI 代理

构建具有 Llama 3 函数调用能力的 AI 代理的综合指南 引言 想象一下你想买一些东西。你访问一个电子商务网站，使用搜索选项找到你想要的东西。也许你有多个物品要购买，因此这个过程并不是很高效。现在考虑这个场景：打开一个应用程序，用简单的英语描述你想要的东西，然后按下回车。你不必担心搜索和价格比较，因为应用程序会自动为你处理这些事情。很酷，对吧？这正是我们将在本教

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Mistral AI 推出 Ministral 3B 和 8B 模型 另外：Nvidia 推出优于 GPT-4 的 AI 模型

Mistral AI 推出 Ministral 3B 和 8B 模型 另外：Nvidia 推出优于 GPT-4 的 AI 模型

Plus: Nvidia推出的AI模型超越GPT-4 欢迎来到Get The Gist，在这里我们每个工作日分享最新的AI发展动态——新闻、创新和趋势——所有内容都在5分钟内轻松阅读！⏱ 在今天的版本中：Mistral AI推出了用于边缘计算的Ministral 3B和8B模型 Nvidia悄然推出的AI模型超越GPT-4 YouTube向

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使用 Unsloth 对 LLama 3 进行微调

使用 Unsloth 对 LLama 3 进行微调

在本文中，我将向您展示如何使用 Unsloth 微调 LLM（Meta 的 Llama 3）。我还将提供使用您自己自定义数据集的方法。 注意： Unsloth 是一个加速 LLM 在 NVIDIA GPU 上微调的库（与传统方法相比，内存使用减少 40%）。与 Hugging Face 兼容，支持 Ll

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Llama 3.1 405B——如何免费使用

Llama 3.1 405B——如何免费使用

无需本地安装 Llama 3.1 405B 是Meta于2024年7月发布的最先进的AI模型——但你可以在哪里试用它？** LLama 3.1 有不同的版本，包括参数最多的4050亿模型以及较小的70B和8B模型。 试用70B和8B模型的最简单方法是在Groq上——你可

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使用 Ollama、Swarm 和 DuckDuckGo 构建本地 AI 新闻聚合器

使用 Ollama、Swarm 和 DuckDuckGo 构建本地 AI 新闻聚合器

使用OllamaSwarm和DuckDuckGo构建本地AI驱动的新闻聚合器 在当今快节奏的世界中，跟上特定领域最新新闻的步伐可能会很具挑战性。如果我们能够利用生成式AI和代理的力量，创建一个完全在本地机器上运行的个性化新闻聚合器呢？在本文中，我们将探讨如何使用Ollama的Llama 3.2模型、Swarm进行代理编排，以及DuckDuckGo进行网络搜索来构

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如何在本地运行 Nvidia 的 llama-3.1-nemotron-70b-instruct

如何在本地运行 Nvidia 的 llama-3.1-nemotron-70b-instruct

在开发者、研究人员和 AI 爱好者中，本地运行大型语言模型（LLMs）变得越来越受欢迎。其中一个引起广泛关注的模型是 llama-3.1-nemotron-70b-instruct，这是 NVIDIA 定制的强大 LLM，旨在增强生成响应的有用性。在本综合指南中，我们将探讨多种方法，以便在您的本地机器上运行此模型，首先介绍用户友好的 Ollama 平台。在开始之前，如果您正在寻找一个

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