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文章 2025-02-28 来自：开发者社区

LLM模型添加自定义Token代码示例：为Llama 3.2模型添加思考与回答标记

本文将介绍如何为大型语言模型(LLM)添加自定义token并进行训练，使模型能够有效地利用这些新增token。以Llama 3.2模型为基础，实现了类似DeepSeek R1中think和answer标记功能的扩展方法，通过监督微调使模型学习使用这些标记进行推理过程与答案输出的区分。![] 本文聚焦于如何通过监督微调和标记示例训练模型使用新token，这类似于DeepSeek在其主要训练迭代前的....

阿里云文档 2024-12-26

DeepGPU-LLM的API接口说明及示例

DeepGPU-LLM作为阿里云开发的一套推理引擎，旨在优化大语言模型在GPU云服务器上的推理过程，为您提供免费的高性能、低延迟推理服务。DeepGPU-LLM提供了一系列的API接口（例如模型加载、模型推理等功能），在GPU云服务器上成功安装DeepGPU-LLM后，您可以调用对应API接口进行模型推理服务，快速提高模型的推理效率和准确性。

问答 2024-05-08 来自：开发者社区

ModelScope可以使用CPU微调和推理LLM吗有代码示例吗？

文章 2024-05-05 来自：开发者社区

LLM2Vec介绍和将Llama 3转换为嵌入模型代码示例

嵌入模型是大型语言模型检索增强生成(RAG)的关键组成部分。它们对知识库和用户编写的查询进行编码。使用与LLM相同领域的训练或微调的嵌入模型可以显著改进RAG系统。然而，寻找或训练这样的嵌入模型往往是一项困难的任务，因为领域内的数据通常是稀缺的。但是这篇论文LLM2Vec，可以将任何的LLM转换为文本嵌入模型，这样我们就可以直接使用现有的大语言模型的信息进行RAG了。嵌入模型和生...

文章 2024-04-22 来自：开发者社区

5种搭建LLM服务的方法和代码示例

在不断发展的大型语言模型（LLMs）领域中，用于支持这些模型的工具和技术正以与模型本身一样快的速度进步。在这篇文章中，我们将总结5种搭建开源大语言模型服务的方法，每种都附带详细的操作步骤，以及各自的优缺点。 1、Anaconda + CPU 我们首先介绍门槛最低的入门级方法，因为这个方法不需要GPU，基本上只要有一个还不错的CPU和足够RAM就可以运行。这里我们使用llama.cpp...

文章 2023-11-01 来自：开发者社区

AutoGen完整教程和加载本地LLM示例

Autogen是一个卓越的人工智能系统，它可以创建多个人工智能代理，这些代理能够协作完成任务，包括自动生成代码，并有效地执行任务。在本文中，我们将深入探讨Autogen，并介绍如何让AutoGen使用本地的LLM AutoGen Autogen能够设置多个人工智能代理，它们协同工作以实现特定目标。以下截图来自微软官方博客使用conda创建环境： conda create -n...

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更新时间 2025-03-01 13:41:01

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