TGW是Text-Generation-Webui项目的缩写，这是2023年随着ChatGPT的火爆浪潮中，让我们能搭配开源LLM模型，在本地搭建可对话智能助手的项目，就不用整体担心源头单位的朝令夕改所产生的风险...也被视为是学习自制本地化大模型对话智能助手类型项目的入门应用。...那现在已经可以开始让TGW变成智能助手了吗？还不行，因为我们尚未提供合适的大语言模型来预支匹配，这是下一步骤需要操作的部分。...当模型下载完成之后，回到浏览器界面中，在”Model”标签里的左上角选项中，点击最左边“刷新”功能，点击下拉菜单中就会看到我们刚刚下载的模型，如下图所示。...下面是我们用这个模型在“Chat”功能中，与 Llama-2-7b-Chat-GPTQ 模型对话的截屏，很明显它对中文的支持是不太够的。
我在Pycharm IDE中使用“tencent-deepseekR1”模型的体验：总体较为流畅，具有较高的准确性和效率。模型在处理自然语言理解任务时表现优异，能够快速给出合理的答案。...建议在使用时对输入数据进行适当优化，并关注输出结果的逻辑一致性。此外，如果开启推理模式，推理过程中，无法滑动至句首，得等推理完全完成后才能划到到句首查看，用户体验需要优化。#腾讯云AI代码助手
#腾讯云AI代码助手# 体验心得：上手体验非常不错，编码效率大幅提升。智能补全代码，自动修复错误，优化性能建议，让开发更流畅。实时文档生成与代码解释，降低学习成本。...@腾讯云 AI 代码助手1、智能理解上下文，根据注释生成代码2、 项目启动异常不要慌，打包给腾讯云AI助手帮你分析3、快捷键一目了然，命名空间精确限制
我们对于模型和实现的关联轻车熟路，但是对于语言和模型关联往往有待提升。在沟通中刻意使用通用语言可以帮助我们验证模型的合理性。 我们以一个题目为例，方便后续讨论。...使用通用语言验证模型 有了领域模型，就有了通用语言。使用通用语言重新描述需求，并尽量在沟通中使用通用语言。...其他有状态的对象都是临时对象：在一个操作中被创建出来，操作结束后就不会再被使用。模型中的用户，在一次操作中从其他服务获取，使用后即被丢弃。...将其加入模型和通用语言中，在沟通中验证此概念是否合理。...总结 很多项目虽然也使用了以领域模型为中心的架构，但是设计者仍然是数据模型/贫血领域模型的思考方式，把大量领域逻辑放置在了万能的Service中，让领域概念隐藏在了冗长的过程代码中，无法享受到DDD带来的收益
对于许多用例来说，这限制了像 GPT-4 这样的模型可用的领域。以前，该模型有时被称为 GPT-4V 或 gpt-4-vision-preview 在 API 中。...请注意，助手 API 目前不支持图像输入。快速开始图像以两种主要方式提供给模型：通过传递图像的链接或直接在请求中传递 base64 编码的图像。图像可以在用户、系统和助手消息中传递。...在图像被模型处理后，它会从 OpenAI 服务器中删除并不保留。我们不使用通过 OpenAI API 上传的数据来训练我们的模型。...视觉元素：模型可能难以理解图表或文字中颜色或样式（如实线、虚线或点线）变化的情况。空间推理：模型在需要精确空间定位的任务上表现不佳，例如识别国际象棋位置。...一个好的经验法则是，如果一般人无法在低/高分辨率模式下看到图像中的信息，那么模型也无法看到。官网博客 - 从零开始学AI
在现代家庭中，智能语音助手已经成为不可或缺的一部分。它们不仅可以帮助我们管理日常事务，还能提供娱乐和信息服务。...本文将详细介绍如何使用Python实现一个简单的智能语音助手，并结合深度学习模型来提升其功能。一、准备工作在开始之前，我们需要准备以下工具和材料：Python环境：确保已安装Python 3.x。...这里使用tensorflow和keras来训练一个简单的意图分类模型。...# 在predict_intent函数中添加控制灯的逻辑def predict_intent(text): sequence = tokenizer.texts_to_sequences([text...Python实现一个简单的智能语音助手，并结合深度学习模型来提升其功能。
前面已經教會大家很輕鬆地使用 Ollama 搭建一個在指令終端的交互式智能助手，但這種操作模式畢竟比較粗糙，而且只能在一臺機器上使用，實用性並不高，如果能搭建一個Web界面的智能助手，並且可以讓局域網裏的其他人一起使用的話...在open-webui容器執行的信息中，會看到一行“INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8080 (Press CTRL+C to quit)”信息：...現在我們就以這個IP:格式，在瀏覽器中輸入”0.0.0.0:8080”後，就會出現以下畫面： 由於Open Webui具備管理功能，可以同時多人上線使用，因此用戶上線是需要第一次登錄時都需先註冊一個賬號...回到主畫面之後，第一件事情就是在左上方選擇一個模型，然後才能正常使用以下的功能。...另外，如果我們選擇llava這類的多模態模型時，還可以讓智能助手爲我們分析一下圖片裏面的信息。
使用斯坦福 CoreNLP 组件以及几行代码便可对句子进行分析。 本文介绍如何使用集成到斯坦福 CoreNLP（一个用于自然语言处理的开源库）中的情感工具在 Java 中实现此类任务。...在斯坦福 CoreNLP 中，情感分类器建立在递归神经网络 (RNN) 深度学习模型之上，该模型在斯坦福情感树库 (SST) 上进行训练。...在 Java 代码中，Stanford CoreNLP 情感分类器使用如下。 首先，您通过添加执行情感分析所需的注释器（例如标记化、拆分、解析和情感）来构建文本处理管道。...接下来，迭代注释对象，在每次迭代中获得一个句子级 CoreMap 对象。对于这些对象中的每一个，获取一个包含用于确定底层句子情绪的情绪注释的 Tree 对象。...例如，在分析客户评论时，您可以依赖他们的标题，标题通常由一个句子组成。 要完成以下示例，您需要一组客户评论。 您可以使用本文随附的 NlpBookReviews.csv 文件中的评论。
一、AI工具现状：高效助手的崛起 当前市场上，一系列创新的AI开发工具正逐渐占据开发者的工作台。...GitHub Copilot，作为微软与GitHub合作推出的智能代码助手，能够根据开发者的输入自动生成代码片段，极大提高了编程效率。...了解模型的工作原理、数据预处理、特征工程等，将使开发者能够更有效地与AI工具协作，优化其输出。 其次，软技能同样重要。在AI辅助的环境中，开发者需要更强的沟通能力、团队协作能力和问题解决能力。...在未来的软件开发过程中，AI将扮演更加重要的角色，但它将更多地作为开发者的智能助手而非替代者。 一方面，AI将继续在代码生成、错误检测、自动化测试等领域发挥巨大作用，帮助开发者提升工作效率和质量。...在未来的发展中，AI与开发者将形成更加紧密的共生关系，共同推动软件行业的进步与发展。
然而，在实际操作中，我们观察到运维人员的主要工作往往涉及与各种IT对象和环境进行交互。...这些能力使得大模型在许多实际应用中具有广泛的应用价值，如搜索引擎、推荐系统、知识库、智能客服等。随着技术的发展和模型的不断优化，大模型的性能和应用范围还将进一步扩大。...以下是我们在运维开发领域的主要应用场景：1、代码生成在SaaS开发中，开发者经常会遇到需要查询资料或者阅读其他人编写的代码的情况，如果使用浏览器的搜索引擎或者一些开源大模型，必然会经常性地切换窗口打开浏览器...较为常见的场景如下：打开新文件，在第一行写注释，此时回车到下一行后便会触发；打开老文件，修改文件中的某一行（非第一行）代码，此时在光标所处的回车、空格、tab 便会触发；触发时，IDE右下角 BKCodeAI...“正确的问题往往比答案重要，好的问题就是一般的答案”这个结论在大模型领域体现得淋漓尽致，在智能问答助手上线后，我们发现有部分开发者反馈回复不准确，存在大模型“胡说八道”的情况，深入追究，发现往往是开发者的提问比较模糊或者提问格式不符合规范
直达原文：大模型在蓝鲸运维体系应用——蓝鲸运维开发智能助手背景1、运维转型背景蓝鲸平台从诞生之初，就一直在不遗余力地推动运维转型，让运维团队可以通过一体化 PaaS 平台，快速编写脚本，编排流程，开发运维工具...然而，在实际操作中，我们观察到运维人员的主要工作往往涉及与各种 IT 对象和环境进行交互。...这些能力使得大模型在许多实际应用中具有广泛的应用价值，如搜索引擎、推荐系统、知识库、智能客服等。随着技术的发展和模型的不断优化，大模型的性能和应用范围还将进一步扩大。...以下是我们在运维开发领域的主要应用场景：1、代码生成在 SaaS 开发中，开发者经常会遇到需要查询资料或者阅读其他人编写的代码的情况，如果使用浏览器的搜索引擎或者一些开源大模型，必然会经常性地切换窗口打开浏览器...当然，我们在中途休息小憩时，也不会忘记仰望星空，选择摘取几颗耀眼的“技术之星”，照亮我们的前行之路。直达原文：大模型在蓝鲸运维体系应用——蓝鲸运维开发智能助手
聊天 最常用的就是日常的文本对话功能，输入用户的需求，模型输出理解后的内容。目前gpt-4模型的效果是在众多模型中效果最佳的，费用也更加贵一点。...Assistants API Assistants API 允许在自己的应用程序中构建 AI 助手。助手可以利用模型、工具和知识来响应用户查询。...) 第四步：运行助手 要使 Assistant 响应用户消息，您需要创建一个 Run。这使得助手读取线程并决定是调用工具还是简单地使用模型来最好地回答用户查询。...在助手级别传递的文件可由使用此助手的所有Run访问，即在创建助手时把文件id传递给file_ids字段。...助手 API 会自动在两种检索技术之间进行选择： 短文档：提示中传递文件内容 较长的文档：执行矢量搜索 与 Code Interpreter 类似，文件可以在 Assistant 级别或线程级别传递。
本系列第3期文章，在Jetson Orin Nano上使用text-generation-webui项目搭建智能助手，十分轻松。...面对这样的问题，使用Ollama这个模型管理器会是更有效率的方法，因为它单纯使用llama.cpp这个效率较好的加载器，并且这个开发团队为我们筛选了100个左右大语言模型，下载与执行模型的指令都非常简单...如果在模型库中没有找到对应的版本时，就会从Ollama服务器上下载到本地来执行。...如下图：这对新手来说是最简便的方法，完全不用去HuggingFace上面翻找，除非你清楚要用的模型在Ollama支持列表中找不到，那就得通过Ollama提供的方法将指定模型导入进来也可以，并不是太难。...在Ollama支持列表中，可以看到有5個支持“視覺（visio）”的模型，是否表示我們可以用Ollama來讀取圖片，並且分析圖片的內容呢？答案是可以的！
虚拟变量是什么 实际场景中，有很多现象不能单纯的进行定量描述，只能用例如“出现”“不出现”这样的形式进行描述，这种情况下就需要引入虚拟变量。...模型中引入了虚拟变量，虽然模型看似变的略显复杂，但实际上模型变的更具有可描述性。...例如： 构建居民存款影响因素模型时，可将年龄作为自变量引入模型，将年龄变量划分为“35岁前”与“35岁后”两个区间； 构建消费影响因素模型时，可将历史时期作为自变量引入模型，将历史时期变量划分为“改革开放以前...建模数据不符合假定怎么办 构建回归模型时，如果数据不符合假定，一般我首先考虑的是数据变换，如果无法找到合适的变换方式，则需要构建分段模型，即用虚拟变量表示模型中解释变量的不同区间，但分段点的划分还是要依赖经验的累积...我很少单独使回归模型 回归模型我很少单独使用，一般会配合逻辑回归使用，即常说的两步法建模。例如购物场景中，买与不买可以构建逻辑回归模型，至于买多少则需要构建普通回归模型了。
然而，尽管大模型的功能强大，我们仍然在寻找更加高效、便捷的工具，以更好地满足开发者的需求。这就是DevChat工具诞生的背景。...DevChat助手 旨在利用集成多种大模型的强大能力，为开发者提供一个更为智能、高效的开发环境。...大家不妨自行上号体验一番DevChat助手的强大 官方地址：http://meri.co/6k2 DevChat 优点 • 多种大模型任意选：复杂任务非 GPT-4 莫属，简单任务交给低成本模型，组合使用效能最佳...可供我们使用 7、供自己的喜好，选择一个模型体验下功能是否可用，而且还可以看到实时的请求与响应日志 这样简单测试一下！...代码生成能力 1）简单提问 “使用Python实现冒泡排序算法” 这个经典算法题来测试DevChat的编码能力表现，DevChat AI给出了正确代码和注释，在解答问题的同时还可以提供额外的指导与补充。
在概念模型中主要有以下几个操作和设置的对象：实体（Entity）、实体属性（Attribute）、实体标识（Identifiers）、关系（Relationship）、继承（Inheritance）、关联...在PD中新建一个新的概念模型，系统将出现一个工具栏如下，用于在设计面板中设计模型。 单击Entity图标，然后在设计主面板中单击一次便可添加一个实体。再单击鼠标图标，即可切换回一般鼠标的模式。...如果不希望系统自动生成而是手动设置的话，那么切换到Identifiers选项卡，添加一行Identifier，然后单击左上角的“属性”按钮，然后弹出的标识属性设置对话框中单击“添加行”按钮，选择该标识中使用的属性...那么一个班级中最少是没有学生还是要至少存在一个学生，同样的一的一方有0,1和1,1两种，就是说一个学生是可以不属于任何班级呢还是必须属于某一个存在的班级，这里我们都选至少是1，所以最终的设置界面如图： 继承 在概念模型中的继承与在...这里只是概念模型，在DBMS中是没有继承这种说法的，所以在接下来的逻辑模型和物理模型中，系统就会将继承转换为实际的实体和表。这里只是概念模型，所以才有继承的说法。
国内大模型公式阶跃星辰推出的Step-1V是一款千亿参数的多模态大模型， 该模型在多个领域表现出色，特别是在图像理解、多轮指令跟随、数学能力、逻辑推理和文本创作等方面。...多模态大模型在文本大模型的基础上，增加了多模输入能力，如语音、图像、视频等，并将它们融合在一起，以实现更全面、更准确的理解和推理。...Step-1V不仅在技术上取得了显著进展，还在实际应用中展现了强大的性能。例如，在内容生成、理解分析、联网搜索和长文理解等方面表现优异。...在ChatGPT中输入提示词： 写一个Python脚本，完成一个OCR的任务，具体步骤如下： 打开文件夹：D:\downloads\世界人工智能大会WAIC2024展商名录 读取里面所有的png图片；...用step-1v-8k大模型将图片中的表格内容识别出来，保存为excel表格，表格名称为图片文件名，保存在同一个文件夹中； 注意： 每一步都要输出信息到屏幕上 直接使用requests库与stepfun
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