使用DeepSeek-R1模型搭建RAG系统
DeepSeek-R1系列模型是一款专注于复杂推理任务的大语言模型，在复杂指令理解、推理结果准确性、性能稳定性等方面相比其他大语言模型，有一定优势。OpenSearch LLM智能问答版已集成DeepSeek-R1系列模型，进一步提升企业级RAG效果，本文向您介绍使用步骤。
使用TensorRT-LLM构建模型的推理环境
在GPU的实例上安装推理引擎TensorRT-LLM，可以帮助您快速且方便地构建大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或千问Qwen模型）的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分析等自然语言处理业务场景。本文为您介绍如何在GPU实例上安装和使用TensorRT-LLM来快速构建大语言模型的高性能推理优化功能。
使用DeepGPU-LLM镜像构建模型的推理环境
在GPU实例上配置DeepGPU-LLM容器镜像后，可以帮助您快速构建大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或千问Qwen模型）的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分析、编程辅助等自然语言处理业务场景，您无需深入了解底层的硬件优化细节，镜像拉取完成后，无需额外配置即可开箱即用。本文为您介绍如何在GPU实例上使用DeepGPU-LLM容器镜像构建大语言模型的...
基于ModelScope模型库和浅休眠（原闲置）GPU弹性实例低成本快速搭建LLM应用
LLM（Large Language Model）是指大型语言模型，是一种采用深度学习技术训练的具有大量参数的自然语言处理模型。您可以基于ModelScope模型库和函数计算的浅休眠（原闲置）弹性实例低成本快速搭建LLM应用实现智能问答。
使用TensorRT LLM构建和运行Qwen模型
本文档展示了如何在单GPU和单节点多GPU上使用TensorRT LLM构建和运行Qwen[1]模型。 本文对应的代码位置位于：https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/examples/models/core/qwen 概述 TensorRT LLM Qwen的实现可以在models/qwen[...
OpenSearch-LLM智能问答版支持的向量模型
OpenSearch-LLM智能问答版内置五种向量模型，可以根据实际需求选择相应的向量模型来进行实例配置，本文介绍如何查看内置向量模型列表。
24 LLM错误代码补全：机器学习顶会NeurIPS‘23 智能体评估：自行构建数据集Buggy-HumanEval、Buggy-FixEval+错误代码补全+修复模型【网安AIGC专题11.22】
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。一位同学分享了Large Language Models of Code Fail at Completing Code with Potential Bugs《大语言模型在具有潜在错误代码补全中的问题》论文发表在NeurIPS’23，机器学习三大顶会之一。分享时的PPT简洁大方后来重读论文时，发现汇报时的中文....
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