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126 篇文章

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Rocky Linux 9 AI 系列 012 — 安装大模型拉取工具 Git-LFS
Git LFS 简介 Git LFS(Large File Storage)是一种 Git 扩展,用于管理和存储大文件和二进制文件。它通过将大文件的实际内容存储在外部服务器上,并在 Git 仓库中保存指向这些文件的引用,从而优化了版本控制系统的性能。以下是 Git LFS 的一些关键特性和功能: 大文件管理 :Git LFS 通过对大文件进行...
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Redis基础篇17 — bitfield特殊数据类型
bitfield 概述 bitfields(位域):位域是计算机中的术语,也称 位段,它是指信息在存储时,并不需要占用一个完整的字节,而只需占用一个或几个二进制位,这样做的目的是为了节约存储空间。 在 C 编程语言中,除了基本的数据类型(char、short、int、、long、float、double)外,还有一些特殊的数据类型,如下图所示: ...
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Redis基础篇16 — bitmap特殊数据类型
bitmap概述 除了基本的常用的五大数据类型(string、hash、list、set、zset)之外,还有其他的五大特殊数据类型: bitmap:位图 bitfield:位域 stream:流 geospatial:地理位置经纬度 HyperLogLog:一种纯数学的概率算法 bitmap 数据类型是 string 类型的拓展,其本质是一个...
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密码保护:Rocky Linux 9 AI 系列 011 — 使用开源 RAGFlow 结合 Azure OpenAI 构建企业知识库
本文首先介绍了RAGFlow,这是一款基于深度文档理解的开源检索增强生成(RAG)引擎,可为不同规模的企业和个人提供简化的RAG工作流程。接着,详细描述了RAGFlow的部署步骤,包括系统要求、Linux内核参数调整和Docker容器安装。文中还展示了如何配置Azure OpenAI模型提供商、知识库和数据集,并提供了基于个人笔记的实例进行测试验证,显示了RAGFlow在问答及引用方面的效果。此外,本文探讨了在企业环境中构建有效知识库所面临的挑战,以及不同大语言模型(LLM)在此过程中表现出的差异,尤其是嵌入模型与大语言模型的最佳组合。文章也提示了构建企业级知识库时需要重点考虑的诸多复杂问题,并对不同行业人员给出针对性的建议。最后,文中提供了一些主要参考文献,以便读者深入了解和进一步研究。
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Redis理论篇05 — quicklist
回顾 zset、hash 或 list 都直接或间接使用了 ziplist。当zset、hash 中的元素个数较少且都是短字符串时,redis 的底层会使用 ziplist 作为其底层的数据。而 list 则使用了 quicklist 这种数据结构。 关于 list 底层数据结构的实现,随着版本的更替有所不同。 早期版本使用 linkedlist...
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Redis理论篇04 — skiplist
回顾 zset、hash 或 list 都直接或间接使用了 ziplist。当zset、hash 中的元素个数较少且都是短字符串时,Redis 的底层会使用 ziplist 作为其底层的数据。而 list 则使用了 quicklist 这种数据结构。 在配置文件中,有相关的配置参数: 192.168.100.3:6379> config ge...
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密码保护:Rocky Linux 9 AI 系列 010 — LiteLLM 反代 Azure OpenAI
本文介绍了LiteLLM,这是一款专为大语言模型(LLM)服务提供代理网关的工具,能够代理包括OpenAI、Azure OpenAI等在内的多种LLM提供商,并支持统一的API调用方式。文中详细描述了如何通过LiteLLM代理Azure OpenAI,从而使Open-WebUI能够调用Azure OpenAI接口进行自然语言处理。具体内容包括LiteLLM和Open-WebUI的部署步骤与配置方法,以及如何在Open-WebUI中设置LiteLLM代理和默认模型。通过示例,本文展示了如何使用LiteLLM实现对话管理和模型切换功能。此外,文章还介绍了其他可选的开源产品,并提供了一些相关的参考文献供进一步研究。
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Redis理论篇03 — ziplist和listpack
关于 list 关于 list 底层数据结构的实现,随着版本的更替有所不同。 早期版本使用 linkedlist(双端列表)和 ziplist(压缩列表) 从 redis 3.2 开启,使用 linkedlist + ziplist 组成的 quicklist。 从 redis 7.0 开始,还是使用 quicklist,只不过将 ziplist...
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密码保护:Rocky Linux 9 AI 系列 009 — Ollama 结合 Open-WebUI 实现自然语言交互
本文介绍了Open-WebUI,它最初是为Ollama设计的WebUI工具,现已扩展为一个独立项目,支持多种LLM(大语言模型)运行器。Open-WebUI功能丰富,用户友好,旨在完全离线运行,使用户可以通过浏览器方便地与本地大模型进行交互。文章详细描述了部署Open-WebUI的步骤,包括基于Docker的配置、启动以及针对模型下载所需的代理设置。同时,还介绍了如何将Ollama和Open-WebUI结合,并在其上进行模型设置、管理和默认模型配置。文章还涵盖了如何设置用户注册选项以及启用网络搜索功能。
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Rocky Linux 9 AI 系列 008 — 使用 Ollama 构建本地大模型
前述 自从 OpenAI 于 2022 年 11 月 30 日发布 ChatGPT 以来,经过 2023 年的不断发展,大语言模型的概念已经深入人心。基于大语言模型的各种周边产品和集成工具层出不穷,呈现出百花齐放的局面。在这一过程中,许多本地化的模型应用方案也应运而生。对于一些企业知识库问答的场景,模型本地化成为首要考虑的问题。因此,如何本地化调教...