Meta 首席科学家、图灵奖获得者 Yann LeCun 也在自己的账号上硬核推荐了自己的最新开源模型——支持 8k 长文本，在 24k GPU 集群上使用超过 15T tokens 进行训练，在多项评测基准中表现优异，部分任务中，Llama 3-8B 的表现优于 Llama 2-70B。
最近，Meta推出的ollama模型备受瞩目，我也亲自探索了一番，发现入门门槛非常低。现在，就让我和大家分享一下我的体验吧！ollama 下载macOS：ollama入门步骤（以下步骤以 macOS 为主）：在ollama官网下载页面下载安装包（Ollama-darwin.
该模型在视觉识别、图像推理、图像描述和回答与图像相关的问题方面表现出色，在多个行业基准测试中优于现有的开源和闭源多模态模型。OllamaOCR也支持MiniCPM模型，如果需要提取图像中的中文文本，这很有用。
Ollama和Open-WebUI都是与大型语言模型（LLM）相关的工具，它们在LLM的部署、管理和交互方面发挥着重要作用。以下是对这两个工具的详细介绍：一 OllamaOllama是一个开源的大型语言模型服务工具，旨在简化在本地机器上部署和运行大型语言模型的过程。
入门开源大语言模型，最好的工具就是ollama，这是一款简单的大模型本地部署框架，支持基于命令行的方式运行多种大语言模型，并提供了相应的Python和JS SDK，可以基于此方便实现Chatbot UI。
将 LLM 集成至已有业务，通过引入 LLM 增强现有应用的能力，接入 Dify 的 RESTful API 从而实现 Prompt 与业务代码的解耦，在 Dify 的管理界面是跟踪数据、成本和用量，持续改进应用效果。
9月项目精选: 主要包含 编程语言算法和指南、游戏引擎、大模型训练、AI生成、前后端实用工具等热点项目OpenGithub社区：https://open.itc.cn/1. Python算法:Python 169.5k⭐项目地址：https://github.
9 月 19 日，阿里开源了 Qwen2.5 系列大模型全家桶:除常规的语言模型 Qwen2.5 之外，还发布了专门针对编程的Qwen2.5-Coder模型和数学的 Qwen2.5-Math 模型，并且针对每个模型都提供了不同规模参数版本，包括:Qwen2.5 语音模型: 0.5B， 1.5B， 3B， 7B， 14B， 32B 和 72B。
今天跟大家分享的内容是，如何在本地搭建自己的本地知识库问答系统MaxKB，与其他问答知识库相比，他真正做到了开箱即用，零代码集成，支持ChatGPT、百度千帆、Lama2、Lama3，通义千问等几十种大语言模型，操作界面简介，小白也能快速上手。
