如何在本地及云端运行开源大语言模型
学习如何在各种本地及云环境中使用Gemma、Kimmy和GLM等各类开源大型语言 … Read More
Socrates
学习如何在各种本地及云环境中使用Gemma、Kimmy和GLM等各类开源大型语言模型。
我们刚刚在freeCodeCamp.org的YouTube频道上发布了一门课程,该课程由Andrew Brown主讲,内容涉及如何利用Claude Code和Pi Agent等开发工具来构建实际应用中的工作流程,同时还会对模型性能及硬件需求进行评估。
这门课程通过开展“测试性项目”(例如开发Flappy Bird的克隆版本),帮助大家了解当前开源AI技术的发展现状,从而判断不同模型在处理实际编程任务时的表现。你还将学习到本地运行这些模型所需的硬件条件,尤其是VRAM的限制——这些因素往往使得云托管方案成为处理大型数据集的更佳选择。
Andrew还对Claude Code、PI Coding Agent等开发工具进行了详细评估。在学习结束后,你会明白哪些模型(如Kimmy 2.5和Gemma 4)在调用外部工具及生成结构化代码方面最为可靠。
欢迎免费观看这门完整课程,请访问freeCodeCamp.org的YouTube频道。
相关文章
“放松与它在视觉中的作用”:这篇1977年完成的博士论文为现代人工智能研究的发展奠定了基础
当人们提到杰弗里·辛顿时,他们通常会想到反向传播算法、玻尔兹曼机、深度信念网络,以及那些彻底改变了人工智能发展的深度学习技术。 然而,很少有人会追溯到他科研生涯的起点。 1977年,在那篇著名的关于反向传播的论文发表之前的近十年时间里,辛顿在爱丁堡大学完成了他的博士论文,题为《松弛机制在视觉认知中的作用》。乍一看,这篇论文似乎只是探讨计算机视觉与松弛算法之间的关系。当我开始阅读它时,我也正是抱着这样的预期。 然而,在仔细研读之后,我意识到这篇论文涉及的远不止视觉算法。许多后来成为辛顿研究核心的理念,在当时就已经初具雏形。虽然当时的术语有所不同,数学表达也更为简单,神经网络也尚未成为他研究的重点
阅读全文
那些被隐藏起来的基础设施建设成本:为什么你的团队不应该再继续承担这些责任了
大多数工程团队最初并不是为了管理基础设施而开始工作的。他们通常是带着某个产品创意 … Read More
阅读全文