如果你在实操的过程中遇到问题，请在对应的视频下方留言。 如果复现遇到bug，请描述：
- 🎯 运行环境
- 🧩 对应的代码、日志和报错截图
如果你不太了解如何提出一个好问题，请花几分钟阅读一下这个，相信我，可能并没有用🙂
↔️ （不是）。
How-To-Ask-Questions-The-Smart-Way
| 序号 | 项目 | 代码文档 | 视频教程 |
|---|---|---|---|
| 1 | 使用llama-factory微调llama3 | 🏂 llama-factory | 🤾♀️ Bilibili 🏊♀️ YouTube |
| 2 | llama.cpp进行轻量化部署和量化 | 🏂 llama-cpp | 🤾♀️ Bilibili 🏊♀️ YouTube |
| 3 | Ollama大模型部署工具介绍 | 🏂 ollama | 🤾♀️ Bilibili 🏊♀️ YouTube |
| 4 | vllm部署工具及paged attention | 🏂 vllm | 🤾♀️ Bilibili 🏊♀️ YouTube |
| 5 | llama-index实现RAG | 🏂 llama-index | 🤾♀️ Bilibili 🏊♀️ YouTube |
| 6 | graph-rag本地部署 | 🏂 graph-rag | 🤾♀️ Bilibili 🏊♀️ YouTube |
| 7 | mkdocs+readthedocs部署项目文档 | 🏂 mkdocs | 🤾♀️ Bilibili 🏊♀️ YouTube |
| 8 | function-calling 自动发邮件 | 🏂 function-calling | 🤾♀️ Bilibili 🏊♀️ YouTube |
相关内容交叉更新
- 模块化知识介绍
- Basic RAG
- GraphRAG
- function calling
- autogen
- llm常用python可视化框架
- gradio
- streamlit
- chainlit
- kaggle系列
- 热门竞赛算法
- AI应用系列
- 聊天机器人