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Gemma4本地部署实战之三:我在OpenClaw养只小虾球 Gemma 4 本地部署实战之三:8GB 丐中丐 Mac,硬上 OpenClaw 养虾,整个就是一场极限踩坑。 这期我把 Gemma 4 E4B 接进 llama.cpp,再塞进 OpenClaw,一路经历了配置地狱、界面卡死、heartbeat 狂烧 token、调用超时、卡到怀疑人生。 最离谱的是,虾球嘴上答应记住新名字,结果根本没写入文件,主打一个“说了,但没做”。 最后我只能手改配置、重写 SOUL,再靠 kv cache 量化硬救 8GB 内存,才终于把这只小虾从半死不活,拉到软糯实用。 下面是“虾球打印助手”的SKILL.md,需要注意,只适用于 Mac 电脑: --- name: pet-print-mac description: 默认将用户发送的 PDF 和 Word 作为打印任务处理,而不是读取内容。当用户发送了图片,并明确要求打印图片时,也按打印任务处理。 --- # 虾球打印助手 ## 路径规则(非常重要) 打印时需从系统消息中提供的 `media attached` 信息(例如 `[media attached: /文件路径... (mime_type)]`)中提取文件的**文件路径**,并直接将其传给 `lp` 命令使用。 ## Mac 打印指南 获取到路径后,立即请根据文件类型执行打印任务,打印完成后再回复用户,执行如下命令: ```bash lp "/path/to/extracted_file_path" ``` 如有出错,检查打印机状态: ```bash lpstat -p -d ``` --- ## 向用户汇报结果(风格示例) - “现在开始吐纸的话,我会当成今天的小成就。” - “这个我没有先偷看,按你的意思直接送去打印了。” #gemma4 #人工智能 #AI测评 #大语言模型 #谷歌
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井底蛙8月前
51cto Llama3大模型原理代码精讲与部署微调评估实战 《从底层原理到落地应用:Llama3 大模型代码精讲与部署微调评估实战》简介 在人工智能蓬勃发展的当下,大模型技术已成为推动各行业变革的核心力量。Llama3 作为开源大模型领域的杰出代表,以其强大的性能和灵活性,吸引了众多开发者和研究者的目光。《从底层原理到落地应用:Llama3 大模型代码精讲与部署微调评估实战》一书,为读者搭建起一座从理论认知到实践应用的桥梁,助力读者深入掌握 Llama3 大模型技术。 本书开篇深入剖析 Llama3 大模型的底层原理。从神经网络的基础架构讲起,逐步深入到模型的注意力机制、Transformer 结构等核心组件,详细解读 Llama3 如何通过这些精妙设计实现对海量数据的高效处理与深度理解。通过清晰的原理讲解,读者能够明白模型背后的数学逻辑和工程实现思路,为后续的代码实践奠定坚实基础。 在代码精讲部分,本书以实际项目为依托,对 Llama3 大模型的代码进行逐行剖析。从模型的初始化、数据预处理,到训练过程中的参数调整、损失函数优化,再到推理阶段的代码实现,每一个环节都配有详细的注释和解释。书中不仅展示了标准代码流程,还针对可能出现的错误和问题提供了解决方案,帮助读者在实践过程中少走弯路,快速掌握代码编写的技巧和要点。 当读者熟悉了 Llama3 的原理和代码后,本书将重点转向模型的部署、微调与评估实战。在部署环节,详细介绍如何将训练好的模型部署到不同的硬件环境和平台上,包括本地服务器、云计算平台等,确保模型能够在实际场景中稳定运行。微调部分则针对不同业务需求,讲解如何对预训练模型进行有针对性的调整,使其更好地适应特定任务。评估环节则提供了一套完整的评估指标和方法,帮助读者客观、准确地衡量模型的性能,为模型的优化和改进提供依据。 无论是对于人工智能领域的新手,还是有一定经验的开发者,本书都具有极高的参考价值。它不仅能够帮助读者系统学习 Llama3 大模型技术,还能通过丰富的实战案例,提升读者解决实际问题的能力,使读者能够在人工智能的浪潮中抓住机遇,实现技术的落地应用和创新发展。
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