直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

LM Studio

回答

LM Studio 是一种本地应用程序，可用于在个人电脑上运行和部署较小的开源模型。例如，对于 DeepSeek、Llama 等开源模型，除了可以使用 Together AI 等推理服务提供商在线体验和调用，还能通过 LM Studio 进行本地操作。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

AI 大神Karpathy再发LLM入门介绍视频，入门必看！

专有模型(Proprietary Models)(03:18:38-03:19:23):对于OpenAI、Google等公司的专有模型，需要访问其官方网站或平台（如ChatGPT、Gemini AI Studio）使用。开源模型(Open-Weight Models)(03:19:23-03:21:16):对于DeepSeek、Llama等开源模型，可以使用以下方式：Inference Provider(Together AI)(03:19:23-03:21:16):使用Together AI等推理服务提供商，在线体验和调用各种开源模型。LM Studio(03:20:36-03:21:16):使用LM Studio等本地应用程序，在个人电脑上运行和部署较小的开源模型。[heading3]总结：ChatGPT的本质与未来展望[content]ChatGPT的本质(03:21:46-03:25:18):ChatGPT本质上是OpenAI数据标注员的神经网络模拟器，它模仿人类标注员在遵循OpenAI标注指南的情况下，对各种提示词的理想助手式回应。LLM的局限性(03:25:18-03:26:49):LLM并非完美，存在幻觉、瑞士奶酪式能力缺陷等问题。用户应谨慎使用，并进行人工检查和验证。LLM的优势(03:26:49-03:30:25):LLM是强大的工具，能够显著加速工作效率，并在各领域创造巨大价值。用户应将其视为工具箱中的工具，用于启发灵感、撰写初稿等，并始终对最终产品负责。LLM的未来(03:30:25-03:31:12):LLM的未来发展令人兴奋，多模态、Agent智能体、持续学习等趋势值得期待。虽然LLM仍处于早期发展阶段，但其潜力无限，未来可期。整理和翻译不易，可以的话希望给个三连，谢谢?

ComfyUI & LLM：如何在ComfyUI中高效使用LLM

Hello！大家好。我是科林，是comfyui LLM party插件的开发者。这个栏目的主要目的是讲解LLM（大语言模型）与ComfyUI结合的基础、进阶和高阶用法，主要围绕GitHub中已有中的LLM节点以及comfyui_LLM_party（说明：根植于ComfyUI的大语言模型智能体节点）的应用场景。个人目前将ComfyUI中LLM应用粗略分为四大类：第一类：文本方面；第二类：图像视觉方面——VLM（带视觉的LLM）；第三类：LLM Agent（大语言模型智能体）；最后一类：其他，这一部分是独立于这些之外的LLM节点或功能。1.文本：提示词扩写、提示词润色、与LLM对话；2.图像：图像提示词反推（Joy Caption、Florence）、OCR、LoRA训练集图像打标；3.LLM Agent：除上述所拥有的功能外，还有海量功能：如工具调用、长期/短期记忆（RAG、GraphRAG等）、本地/API大语言模型调用、封装ComfyUI工作流等。

观点：LLM落地思考

同时，采用开源或者国内智谱、文心、百川等企业提供的13B级模型，本地部署在自己的内部系统中，虽然需要投入算力，但是算力的价值已经是世界共识了，而大模型的故事可以给企业带来很多资本届的好处，因此，智能客服的大量优质大客户，会纷纷选择自己搭建智能客服平台。再结合大模型企业提供的技术服务，基于大模型搭建LangChain、RAG框架，在智能客服上还可以继续实现RPA自动流程。可以大胆的这样讲，智能客服的企业外部需求，终究是要被证伪了。4、智能客服的结局我个人的看法，痛定思痛，转化为LLM技术支持方，专注发力LLM的工程化应用方向，去为企业提供更好的LLM本地部署和工程化，走IBM的企业服务道路，可能是最好的选择了。毕竟各行各业+LLM的转型还是有很大的市场的，大厂也难以全部吃掉，甚至可以作为大厂大模型的工程分包商。（类似于华为卖企业网关、路由器等网络设备，需要在各个城市找一些工程承包商来根据每个企业办公室的具体格局布网施工一个逻辑）或者就是转变赛道了，向智齿客服，他们借助这两年国内出海的兴起，以及中东、东南亚需求的旺盛，提供在这个方向的智能客服国内服务，这可能还是有一些需求的。5、LMops最近有个很火的概念，LMops，这也是智能客服企业可以转向的一个方向。但是这个方向依旧是在强业务关联上做服务。虽然LMops确实当前挺有用的，做复杂prompt的多模型效果测试，做langchain的可视化设计，但有几个隐患点思考：

其他人在问
LLM应用可观测性
LLM 应用的可观测性主要体现在以下方面： LangChain：借助 LangSmith 提供更好的日志、可视化、播放和跟踪功能，以便监控和调试 LLM 应用。LangSmith 是基于 Web 的工具，能查看和分析细化到 class 的输入和输出，还提供跟踪功能，用于记录和展示 LLM 应用的执行过程和状态，以及 LLM 的内部信息和统计数据。 Langfuse：为大模型应用提供开源可观测性和分析功能，在可视化界面中可探索和调试复杂的日志和追踪，并使用直观的仪表板改善成本、降低成本、减少延迟，提高响应质量。 此外，微软（中国）的《面向大模型的新编程范式》报告中也强调了在线监控和可观测性的重要性。
2025-04-11
LLM模型响应时间较长，如何处理超时时间问题
处理 LLM 模型响应时间过长导致的超时问题，可以考虑以下方法： 1. 参数有效调整：这是一种新颖的微调方法，通过仅训练一部分参数来减轻微调 LLM 的挑战。这些参数可能是现有模型参数的子集，或者是一组全新的参数，例如向模型添加一些额外的层或额外的嵌入到提示中。 2. 优化提示设计：采用合适的提示方法，如零样本提示、一次性提示、Fewshot prompting 等。零样本提示是只给出描述任务的提示；一次性提示是让 LLM 执行任务的单个示例；Fewshot prompting 是让 LLM 执行任务的少量示例。同时，可以使用结构化模式设计提示，包含上下文、问题示例及相应答案等组件，以指示模型应如何响应。 3. 避免频繁调整某些参数：尤其是 Top K 和 Top P，不需要经常对其进行调整。 4. 关注模型响应质量：即使有良好的提示设计，模型输出仍可能不稳定，需要持续关注和优化。 5. 考虑成本和时间：微调大型模型可能耗时且成本高，为大模型提供服务也可能涉及额外麻烦和成本，需要综合评估和优化。
2025-04-11
除了LLM，就没有AI模型了吗？
除了 LLM ，还有很多其他类型的 AI 模型。以下为您详细介绍： 1. 生成式 AI：可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型。 2. 机器学习：电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：有标签的训练数据，算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律。经典任务包括聚类，比如拿一堆新闻文章，让模型根据主题或内容特征分成具有相似特征的组。 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 3. 深度学习：一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因为有很多层所以叫深度）。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 谷歌的 BERT 模型：可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC 。
2025-04-11
linux下安装 anythingLLM
以下是在 Linux 下安装 AnythingLLM 的相关指导： 1. 安装地址：https://useanything.com/download 。 2. 安装完成后会进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 3. AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，提供了 Chat 模式（大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案）。 4. 完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 此外，在 GitHubDaily 开源项目列表 2023 年复盘的 AIGC 部分中，也有关于 AnythingLLM 的介绍： 是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT！可以将任何文档、资源或内容转换为大语言模型（LLM）知识库，使得在对话过程中可引用到里面的内容。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺，作者按照他的视频进行了实操，并附加了一些关于 RAG 的额外知识。
2025-03-27
anythingLLM本地部署
以下是关于本地部署大模型以及搭建个人知识库的相关内容： 一、引言 作者是大圣，一个致力于使用 AI 工具将自己打造为超级个体的程序员，目前沉浸于 AI Agent 研究。本文将分享如何部署本地大模型及搭建个人知识库，读完可学习到如何使用 Ollama 一键部署本地大模型、了解 ChatGPT 信息流转、RAG 概念及核心技术、通过 AnythingLLM 搭建本地化数据库等。 五、本地知识库进阶 如果想要对知识库进行更灵活掌控，需要额外软件 AnythingLLM，它包含所有 Open WebUI 能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 1. 第一步：选择大模型。 2. 第二步：选择文本嵌入模型。 3. 第三步：选择向量数据库。 构建本地知识库： AnythingLLM 中有 Workspace 概念，可创建独有 Workspace 与其他项目数据隔离。 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式，提供 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传文档综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档数据给出答案）。 配置完成后可进行测试对话。 六、写在最后 作者推崇“看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍”。如果对 AI Agent 技术感兴趣，可联系作者或加其免费知识星球（备注 AGI 知识库）。 本文思路来源于视频号博主黄益贺，作者按照其视频进行实操并附加了一些关于 RAG 的额外知识。
2025-03-26
LLM的原理
LLM（大语言模型）的工作原理如下： 以“我今天吃了狮子头和蔬菜”这句话为例，在 Transformer 中，会由 Attention 层对其加入更多信息补充，如“狮子头是一道菜”“今天是星期六”等，这些补充信息作为输入给到下一个 Attention 层，层与层之间，哪些信息补充、保留、传递，由模型自主学习，最终模型把海量数据以关系网形式“消化”并保留重要相关性。 形象地说，就像人阅读文章时的连贯性注意力过程，在阅读理解时，脑子里会消化吸收记忆，记忆的不是点状知识，而是网状经验。 大模型以词向量和 Transformer 模型学习海量知识，把知识作为向量空间中的关系网存储，接受输入时通过向量空间中的匹配进行输出。 观察大模型回复，是一个字一个字流式输出的，因为大模型确实在一个字一个字地推理生成内容。比如输入法输入联想，根据输入的单个字推测下一个字，加入上下文能帮助模型理解下一个字。但存在两个问题：一是全量数据计算算力吃不消，二是仅算字的概率易被不相干信息干扰，此时词向量机制和 Transformer 模型中的 Attention 自注意力机制解决了难题。 另外，RAG 对大语言模型的作用就像开卷考试对学生，事实性知识与 LLM 的推理能力相分离，被存储在容易访问和及时更新的外部知识源中，分为参数化知识（模型训练中学习得到，隐式储存在神经网络权重中）和非参数化知识（存储在外部知识源，如向量数据库中）。
2025-03-25
Google AI Studio 怎么下载？
要下载 Google AI Studio，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 打开浏览器，访问 https://aistudio.google.com/prompts/new_chat 。 2. 登录您的 Google 账户。 3. 在 model 选项处选择 Gemini 2.0 Flash Experimental 模型即可。 或者您也可以通过下载 Gemini 应用（Android 或 iOS）来使用。
2025-03-18