AI大模型

今天给大家推荐的这个项目，使用Unsloth训练自己的R1模型，就是一个端到端的 强化学习 推理模型训练实践，不仅跑得通，还跑得快。

大模型虽然强大，却难以获知你单位的内控制度、你部门的规章细则，更别提最新的制度更新或地区特有的专业术语。

通过对比主流框架并深入剖析LangGraph的图结构与状态管理机制，我们展示了如何构建具备记忆、工具集成和人机协同能力的复杂系统。

本篇为理论篇。 1. 引言 Agentic框架通过使自主系统能够动态感知、推理和行动，彻底改变了AI领域。本节将探讨Agentic框架的核心概念，并阐述开源解决方案对现代AI开发创新和扩展的重要性。

本篇将探讨如何使用 Python 从零开始构建一个Agent。该Agent能够根据用户输入做出决策，选择合适的工具并执行相应任务。让我们开始吧！

随着大语言模型（LLMs）的出现，人工智能取得了巨大飞跃。这些强大的系统彻底改变了自然语言处理，但当它们与智能体（即自主推理、规划和行动的能力）相结合时，其真正潜力才得以释放。

在应用落地方面，比如一些agent应用的落地，更离不开本地模型的部署，那说了这么多，如何正确的本地部署一个大模型呢？

无论你是初入人工智能（AI）领域的学生、希望了解全流程的工程师，还是正在规划下一个大模型项目的团队，这份手册都提供了可参考的实战经验。

在人工智能快速发展的今天，越来越多企业开始部署自己的大语言模型。然而面对动辄数十亿参数的大模型，如何高效稳定地运行它们成为技术团队面临的共同挑战。