近期，一项名为“Latent Reflection”的艺术实验在网络上引发了广泛讨论。这项实验出自YouTube创作者Rootkid之手，他巧妙地将一个大型语言模型（LLM）置于资源受限的单板计算机（SBC）环境中，以此探索技术与意识的边界。 Rootkid选择树莓派4B作为实验平台，并搭载了Llama 3.2 3B模型。这个模型经过特殊 ...

本文专注于了解如何在类似聊天的模式下本地构建 Llama 3.2-Vision，并在 Colab 笔记本上探索其多模态技能。 一、引言 将视觉能力与大型语言模型（LLMs）结合，正在通过多模态 LLM（MLLM）彻底改变计算机视觉领域。这些模型结合了 ...

Sakura部署教程-llama.cpp一键包部署教程 Source： Sakura模型本地部署教程 Sakura模型要求较高的计算资源。 如果你有一张性能强劲的NVIDIA显卡，那将是最佳选择。

从 2 月开始开源大模型系列 LLaMA 的发布，到 Llama 2 升级、再到编码模型 Code Llama，Meta 可谓是赌上所有去 ALL IN AI。在开源社区，Llama 系列模型的免费研究和商用，直接点燃了平替模型裂变的火种。可是，Meta 在风光的同时，AI 团队正面临着离职潮。

Meta 设想的未来是，社区在 Code Llama 的启发下，利用 Llama 2 创建一系列有利于研究和商业企业的创新工具。 Code Llama 标志着人工智能和编码融合的重大进步。 它不仅仅是一个工具，而且证明了人工智能用于补充和增强人类能力时可能出现的无限可能性。

运行前确保拉取仓库最新版代码： git pull 确保机器有足够的内存加载完整模型（例如7B模型需要13-15G）以进行合并模型操作。 务必确认基模型和下载的LoRA模型完整性，检查是否与 SHA256.md 所示的值一致，否则无法进行合并操作。原版LLaMA包含： tokenizer.model 、 tokenizer_checklist.chk 、 consolidated.*.pth ...

LLaMA 起初并未开源，但在发布一周后，这个模型忽然在 4chan 上泄露了，引发了数千次下载。 这个事件，可以被称为「史诗级泄漏」了，因为它成为了大语言模型领域层出不穷的创新来源。 短短几周内，基于它构建的 LLM 代理的创新，已经呈爆炸式增长。