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在深度学习和机器学习的领域，GPU的使用极大地提升了计算的效率和速度。在此以特定型号的NVIDIA Tesla T4 GPU为例，详细介绍如何在内网环境中安装NVIDIA驱动、CUDA、cuDNN和Python，并提供相应的代码示例。1. 硬件与软件准备确保你的机器上已经安装了支持Tesla T
Python｜flash_attn 安装方法
Flash Attention是一种高效的注意力机制实现，旨在解决传统注意力计算中的效率问题，特别是在长序列的情况下。Flash Attention使用CUDA加速，使得注意力机制的计算速度得到了显著提升。接下来，我们将探讨如何在Python环境中安装Flash Attention，并提供一些代码示
ubuntu下open-webui + ollama本地大模型部署
在现代人工智能领域，大语言模型（LLM）逐渐成为各种应用的核心，尤其是在自然语言处理和对话系统中。为了部署一个本地的大型语言模型，我们可以使用 ollama 作为模型管理工具，并通过 open-webui 提供可视化的用户界面。本文将介绍如何在 Ubuntu 系统下完成这一过程，并给出相应的代码示例
【大模型】Ollama+open-webui/Anything LLM部署本地大模型构建RAG个人知识库教程（Mac）
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通义千问Qwen-VL-Chat大模型本地部署（一）
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【AI 大模型】OpenAI 接口调用 ② ( MacOS 中进行 OpenAI 开发 | 安装 openai 软件包 | PyCharm 中开发 Python 程序调用 OpenAI 接口 )
使用 OpenAI 接口调用 AI 大模型随着人工智能技术的发展，OpenAI 的大模型如 GPT-3 和 GPT-4 已经成为了开发者和研究人员的热门工具。在本文中，我们将介绍如何在 MacOS 系统中使用 Python 开发程序来调用 OpenAI 的接口。第一步：安装 OpenAI 软件包
Streamlit项目：基于讯飞星火认知大模型开发Web智能对话应用
基于讯飞星火认知大模型的Web智能对话应用近年来，人工智能技术的快速发展让智能对话系统逐渐走入我们的日常生活。本文将介绍如何利用Streamlit框架和讯飞星火认知大模型开发一个简单的Web智能对话应用。一、项目环境搭建在开始之前，需要确保你的Python环境中安装了必要的库，包括Stream
