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LLaMA-Mesh: Unifying 3D Mesh Generation with Language Models 论文解读目录一、概述二、相关工作1、LLMs到多模态2、3D对象生成3、自回归的Mesh生成三、LLaMA-Mesh

【大模型】LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models链接：https://arxiv.org/pdf/2302.13971 论文：LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models

向量搜索工具之 Milvus vs. Elastic在当今数据驱动的世界中，向量数据库因其在处理大规模非结构化数据方面的卓越能力而变得越来越重要。随着数据量的爆炸性增长，如何确保这些数据库在存储和检索数十亿数据点时仍能保持高性能，成为了一个关键挑战。

路人与大师

llama factory lora 微调 qwen2.5 7B Instruct模型项目背景甲方提供一台三卡4080显卡需要进行qwen2.5 7b Instruct模型进行微调。以下为整体设计。要使用 LLaMA-Factory 对 Qwen2.5 7B Instruct模型进行 LoRA（Low-Rank Adapters）微调，流程与之前提到的 Qwen2 7B Instruct 模型类似。LoRA 微调是一种高效的微调方法，通过低秩适配器层来调整预训练模型的权重，而不是全量训练整个模型。

预训练语言模型微调和部署——《动手学大模型》实践教程第一章从一些大模型相关的论文里学了一些理论知识，但是还是欠缺实践经验，本系列博文是在学习上交大张倬胜老师的开源项目的基础上写的相关总结，旨在提升自己的大模型实践能力。开源项目地址：dive-into-llms。备注：本项目大部分资源都需要科学上网才能获取。

tokenizer介绍在自然语言处理（NLP）领域，tokenizer 是一个重要的组件，它的主要作用是将文本字符串分割成更小的单位，这些单位通常被称为“标记”（tokens）。这些标记可以是单词、子词（subwords）、字符甚至是更复杂的结构。Tokenizer 的设计和实现对后续的 NLP 模型性能有着重要影响，因为它决定了模型如何理解和处理输入数据。

LLM - 计算多模态大语言模型的参数量(Qwen2-VL、Llama-3.1) 教程欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/143749468

【论文笔记】LLaMA-VID: An Image is Worth 2 Tokens in Large Language Models🍎个人主页：小嗷犬的个人主页 🍊个人网站：小嗷犬的技术小站 🥭个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。

【BUG】Error: llama runner process has terminated: exit status 127本地私有化部署大模型，主流的工具是 Ollama。使用以下指令部署：但是笔者本地报错了，查下gitbub 手动下载：

日出等日落

简化编码流程提升开发效率：本地部署Code Llama与远程使用实战指南本篇文章介绍如何在本地部署Text generation Web UI并搭建Code Llama大模型运行,并且搭建Code Llama大语言模型，结合Cpolar内网穿透实现公网可远程使用Code Llama。

扫地的小何尚

NVIDIA RTX 系统上使用 llama.cpp 加速 LLM适用于 Windows PC 的 NVIDIA RTX AI 平台提供了一个蓬勃发展的生态系统，其中包含数千种开源模型，供应用程序开发人员利用并集成到 Windows 应用程序中。值得注意的是，llama.cpp 是一款流行的工具，在撰写本文时拥有超过 65,000 个 GitHub 星标。这个开源存储库最初于 2023 年发布，是一个轻量级、高效的大型语言模型 (LLM) 推理框架，可在包括 RTX PC 在内的一系列硬件平台上运行。

奔跑的小狗

Llama旋转位置编码代码实现及详解旋转位置编码RoPE在旋转位置编码与Transformer和BERT之间的区别中介绍了旋转位置编码（RoPE）的特点和优势，这种输入长度动态可变的优势使得在Llama编码时，不需要掩码将多余的嵌入掩住。为了详细了解RoPE是如何实现的，接下来我们使用代码一步一步的来亲自实现RoPE编码！

llama-cpp模型轻量化部署与量化编译环境部署：3. 遇到的问题，交互模式下模型一直输出，不会停止，参数-r 不起作用原因：容器内不支持中文，添加上中文输入法，问题解决。

普通电脑上安装属于自己的Llama 3 大模型和对话客户端#大模型下载地址：#Llama3因为Hugging Face官网正常无法访问，因此推荐国内镜像进行下载：

Ollama的安装以及大模型下载教程Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，它帮助用户快速在本地运行大模型。通过简单的安装指令，用户可以执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型， Ollama极大地简化了在Docker容器内部署和管理LLM的过程，使得用户能够快速地在本地运行大型语言模型。

奔跑的小狗

Llama架构及代码详解Llama的框架图如图：源码中含有大量分布式训练相关的代码，读起来比较晦涩难懂，所以我们对llama自顶向下进行了解析及复现，我们对其划分成三层，分别是顶层、中层、和底层，如下：

斯普信专业组

无需云端！国产开源大语言模型llama.cpp本地实战作者：高瑞冬注：文章是2023年底写的。代码和运行方式虽有些旧，但基本原理一样。现在出来ollama，vllm等工具框架用来本地部署大模型，顺便更新一下。

再不会python就不礼貌了

Ollama 0.4 发布！支持 Llama 3.2 Vision，实现多模态 RAG“阅读本文大概需要5分钟。最近，Ollama 推出了 0.4 版本，其中最大的亮点就是支持了 Llama 3.2 Vision 模型，该模型具备多模态特性，也就是说能够理解图像并将图像纳入提示词中进行处理，让模型更智能地处理RAG中的数据源，实现强大的视觉处理功能，例如：手写识别，准确读取手写内容；OCR识别，识别订单、账单等文档；图表与表格识别，解析各类数据；图像问答，实现图片内容的问答交互。

LLM - 使用 LLaMA-Factory 微调大模型环境配置与训练推理教程 (1)欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/143388189

【LLaMa-Factory】监督微调训练方法您可以使用以下命令进行微调：examples/train_lora/llama3_lora_sft.yaml 提供了微调时的配置示例。该配置指定了模型参数、微调方法参数、数据集参数以及评估参数等。您需要根据自身需求自行配置。