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用自己的知識庫打造專屬大模型！老舊顯卡也能跑得動大模型微調！

視頻中所用到的python代碼請從這個鏈接查看:

https://blog.stoeng.site/20240424.html

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。

超過 20000 個預製語音模型

At the forefront of innovation as an open-source ecosystem that hosts cutting-edge AI voice cloning technologies.

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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：

1. 安裝所需的軟件。 您需要安裝 Python、pip 和其他一些依賴項。
2. 下載 Llama 3 模型。 Llama 3 模型可在 Google AI 網站上免費獲得。
3. 設置 Llama 3。 您需要配置一些設置，例如模型路徑和輸出路徑。
4. 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/

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。

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.

Embedding models · Ollama Blog

Ollama 提供了嵌入模型，可以輕鬆生成用于搜索和檢索增強生成（ RAG ）應用程序。

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。