擁有尖端 AI 語音複制技術嘅開源生態系統，超過兩萬個語音模型。
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如何本地運行 Llama 3 模型
如何本地運行 Llama 3 模型
以下是一些運行 Llama 3 的好處：
- 隱私： 您可以私下處理您的數據，而無需將其上傳到雲端。
- 成本： 您可以避免雲計算費用。
- 斷網訪問： 您可以離線使用 Llama 3。
但是，運行 Llama 3 也有以下一些缺點：
- 硬件要求： Llama 3 需要強大的硬件才能運行。
- 設置複雜： 設置和運行 Llama 3 可能很複雜。
- 模型大小： Llama 3 模型很大，需要大量存儲空間。
如果您有興趣本地運行 Llama 3，以下是一些步驟：
- 安裝所需的軟件。 您需要安裝 Python、pip 和其他一些依賴項。
- 下載 Llama 3 模型。 Llama 3 模型可在 Google AI 網站上免費獲得。
- 設置 Llama 3。 您需要配置一些設置，例如模型路徑和輸出路徑。
- 運行 Llama 3。 您可以使用命令行或 Python 腳本運行 Llama 3。
以下是一些有關如何運行 Llama 3 的更多詳細信息：
- Llama 3 文檔 [已移除無效網址]
- 如何使用 Ollama 在本地運行 Llama 3
- 本地環境運行 Llama 3 大型模型：可行性與實踐指南原薦
- https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/how-to-run-llama-3-locally/
超越 Sora：Picsart AI Research 聯合發表 StreamingT2V 模型可生成長達 2 分鐘 AI 影片
隨著 Generative AI 技術的快速發展，AI 視頻生成技術成為了一個熱門的研究領域。在這個領域中，StreamingT2V 模型的推出無疑是一個重要的里程碑。由 Picsart AI Research 團隊聯合其他團隊開發的 StreamingT2V 模型，成功實現了長達 1200 帧、時長達 2 分鐘的 AI 生成視頻。這一進展不僅在視頻持續時間上超越了先前的 Sora 模型，更標誌著 AI 視頻生成技術的一大進步。此外，StreamingT2V 模型作為一個開源項目，對於促進開源生態系的發展具有重要的價值，這對 AI 生成內容的未來發展可能會產生深遠的影響。
llama3 中文指令微調模型 Unichat-llama3-Chinese-8B · Hugging Face
台灣本土版語言模型 – Taiwan LLM 是怎麼煉成
可靠、完全本地化的 RAG 代理與 LLaMA3
隨著 LLaMA3 的發布，人們對能夠在本地可靠運行（例如，在筆記型電腦上）的代理產生了濃厚的興趣。在這裡，我們展示如何使用 LangGraph 和 LLaMA3-8b 從頭開始建立可靠的本地代理。我們將 3 篇高級 RAG 論文（Adaptive RAG、Corritive RAG 和 Self-RAG）的想法結合到一個控制流程中。我們在本地使用本地向量儲存 c/o @nomic_ai 和 @trychroma、用於網路搜尋的 @tavilyai 以及透過 @ollama 運行 LLaMA3-8b。
(英)rag/langgraph_rag_agent_llama3_local.ipynb
Build resilient language agents as graphs. Contribute to langchain-ai/langgraph development by creating an account on GitHub.
Reliable, fully local RAG agents with LLaMA3
Ollama 向量嵌入模型
Embedding models 是一種專門用於生成向量嵌入的模型：長數組數字，代表給定文本序列的語義含義。生成的向量嵌入數組然後可以存儲在數據庫中，該數據庫將它們作為一種方式進行比較，以搜索具有相似含義的數據。
Embedding models 的工作原理是將文本分解為單詞或短語序列，然後為每個單詞或短語分配一個向量。這些向量通常是高維的，可以捕獲單詞或短語的語義含義。例如，單詞“國王”和“女王”可能具有相似的向量，因為它們都與皇室有關。
Embedding models 有許多應用，包括：
- 自然語言處理 (NLP)：Embedding models 可用於提高 NLP 任務的性能，例如機器翻譯、文本分類和情感分析。
- 信息檢索 (IR)：Embedding models 可用於提高 IR 系統的性能，例如搜索引擎和推薦系統。
- 計算機視覺 (CV)：Embedding models 可用於將圖像表示為向量，這可以提高 CV 任務的性能，例如圖像分類和對象檢測。
Embedding models 是一種強大的工具，可用於提高各種任務的性能。它們是 NLP、IR 和 CV 等領域的重要研究領域。
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Flowise 1.7.2- 開源低程式碼 LLM
低程式碼 LLM 應用程序構建平台，允許創建和部署大型語言模型 (LLM) 的應用程序。FlowiseAI 提供一個拖放式界面，使開發人員能夠輕鬆地將 LLM 功能集成到他們的應用程序中，即使他們沒有機器學習方面的經驗。
FlowiseAI 的一些主要功能包括：
- 拖放式界面：使用的拖放式界面，允許開發人員輕鬆地創建 LLM 應用程序。
- 支持多種 LLM：支持多種 LLM，包括 OpenAI 的 GPT-3、Google AI 的 LaMDA 和 Microsoft 的 Turing NLG。
- 自定義模型：允許使用自定義模型。
- 預建應用程序：FlowiseAI 提供一系列預建應用程序，可快速入門。
- 可擴展性：可擴展到生產環境。
FlowiseAI 是個強大的工具，可用於創建各種 LLM 應用程序。它對於希望快速輕鬆地將 LLM 功能集成到其應用程序中的開發人員來說是一個很好的選擇。
以下是一些使用 FlowiseAI 創建的應用程序示例：
- 聊天機器人：創建可與用戶進行自然對話的聊天機器人。
- 虛擬助手：創建可幫助用戶完成任務的虛擬助手。
- 內容生成：用於生成創意內容，例如詩歌、代碼、腳本、音樂作品、電子郵件、信件等。
- 問答：用於創建可回答用戶問題的問答系統。
- 文本摘要：用於創建文本摘要。