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优质创作者: 编程框架技术领域
领域专家: 操作系统技术领域
2天前
基于 HuggingFace Tokenizers 训练自定义分词器
在大模型开发流程中，分词器（Tokenizers）是文本预处理的核心组件。神经网络无法直接理解人类的原始文本，分词器的核心作用，就是将自然语言转换为模型可用于计算的数值序列。Hugging Face Tokenizers 是底层由 Rust 编写的高
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2天前
基于 HuggingFace Tokenizers 训练自定义分词器
在大模型开发流程中，分词器（Tokenizers）是文本预处理的核心组件。神经网络无法直接理解人类的原始文本，分词器的核心作用，就是将自然语言转换为模型可用于计算的数值序列。Hugging Face Tokenizers 是底层由 Rust 编写的高
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3天前
基于 vLLM+Nginx 构建负载均衡推理集群
企业内部私有环境部署大模型推理集群时，很容易遇到流量调度混乱、节点负载失衡、会话上下文丢失、接口缺少鉴权防护等一系列问题，单 vLLM 推理节点难以支撑并发请求。本文基于 Ubuntu 22.04 系统环境，搭建 Nginx + vLLM-Seman
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4天前
LLama-Factory 实现大模型LoRA-SFT微调指南
LLaMA Factory 是一款开源、低代码、一站式大语言与多模态模型微调框架，用于降低大模型的微调落地门槛。框架兼容 Qwen、LLaMA、ChatGLM、LLaVA 等上百款主流开源模型，支持增量预训练、SFT 监督微调、DPO、KTO、ORP
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6天前
千问大模型完整RLHF全参数微调指南
大模型微调是实现模型领域定制的核心方案，本文承接《千问大模型二次 LoRA‑SFT 指令微调指南》部分内容，聚焦 Qwen3.5‑Base 纯文本基座全参数微调，完整复现 ChatGPT 风格 RLHF 对齐工程链路，覆盖数据预处理、SFT 监督微调
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8天前
千问大模型二次LoRA‑SFT指令微调指南
大模型微调是实现模型领域定制的核心方案。本文基于 Ubuntu 22.04 服务器环境，依托 NVIDIA RTX 家用高性能显卡，选用千问 Qwen3.5‑0.8B‑Instruct 指令模型，完整演示二次 LoRA‑SFT 微调全流程，包含环境搭
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8天前
C++ 中 extern 与 extern “C“ 详解：从跨文件共享到 C/C++ 混合编程
C++ 中 extern 与 extern "C" 详解：从跨文件共享到 C/C++ 混合编程 一、引言：两个相似关键字，两种不同用途 extern 和 extern "C" 是 C++ 中两个重要但容易混淆的语法元素。它们名称相似，但用途截然不同：
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Visual C++
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8天前
C语言从入门到精通：基础语法、数组、指针、内存、结构体、文件与项目实战
定位：这不是一篇只列语法的“知识点清单”，而是一份可以从头学习、也可以以后回来查阅的 C 语言长篇教程。文章重点放在 代码、内存模型、指针、常见错误和工程实践 上。 如果你已经会 Java / Python，也可以直接跳过非常基础的部分，把重心放到
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Visual C++
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8天前
Ubuntu 本地部署Ollama+OpenWebUI教程
本文将教大家在Ubuntu系统中，从零完成Ollama本地大模型部署与Open-WebUI可视化网页配置，全程采用虚拟环境隔离依赖、配置系统自启服务，最终搭建可远程访问的本地AI交互网页，无需联网调用、运行稳定、适配CPU及GPU本地部署场景，新手可
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大模型应用
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8天前
【全】轻量化小模型MiniMind从训练到落地指南
本文基于 Ubuntu 22.04 服务器环境，依托 NVIDIA RTX 家用高性能显卡，手把手讲解 MiniMind 轻量大语言模型从零搭建、数据集部署、全流程训练、可视化Web服务搭建及GGUF格式量化的完整实操方案。全程摒弃复杂高阶封装，基于
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08-31
轻量化小模型MiniMind从训练到落地指南
本文基于 Ubuntu 22.04 服务器环境，依托 NVIDIA RTX 家用高性能显卡，手把手讲解 MiniMind 轻量大语言模型从零搭建、数据集部署、全流程训练、可视化Web服务搭建及GGUF格式量化的完整实操方案。全程摒弃复杂高阶封装，基于
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08-26
LangChain 消息流输出与结构化处理
LangChain 是目前大模型应用开发领域最主流、最成熟的开源框架之一，广泛应用于私有化部署、智能体开发、工具调用、流式交互等各类场景。本文基于 LangChain 最新稳定版接口，适配本地私有化 GGUF 模型部署环境，拆解框架四大核心基础能力，
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08-25
Python 原生封装 Llama.cpp 大模型推理接口
本文以通义千问Qwen量化GGUF模型为案例，基于Llama.cpp框架展示本地大模型调用与功能开发的完整实现原理及流程。全文采用原生Python编写代码案例，无需依赖重型AI框架，依次实现模型元数据解析、本地接口单次对话调用、多轮对话持久化记忆、自
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08-24
LangGraph Server Agent 框架本地部署指南
本文讲解基于 LangGraph Server 服务搭建本地离线 AI Agent 的完整部署流程，适配 Windows 开发环境，全程无需调用公有大模型接口，实现纯本地化 AI 推理与工作流编排，帮助开发者快速搭建可调试、可复用的本地私有化 AI
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08-23
LangChain 实现AdvancedRAG增强向量检索生成
Advanced‑RAG 是基于 Naive RAG 演化而来的高级检索增强生成方案，针对朴素RAG检索不准、上下文相关性差、召回噪声多等缺陷进行多层优化。该方案完全沿用朴素RAG的基础流水线模式、不改动核心架构，仅在各流程节点嵌入预处理、后处理增强
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08-22
LangChain 实现NaiveRAG朴素向量检索生成
向量检索增强生成（RAG，Retrieval‑Augmented Generation），是弥补大语言模型固有缺陷的关键技术。它可接入私有文档、内部笔记等外部数据源，有效缓解训练数据滞后、知识固化、回答幻觉等问题，输出更为精准可信的内容。Naive
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08-20
LangGraph+PostgreSQL 会话记忆持久化存储
本文基于LangGraph会话记忆管理相关内容，聚焦对话持久化存储方案，以LangChain官方推荐的PostgreSQL数据库为载体，拆解Checkpointer检查点存储与Store通用长期存储两大核心体系。通过对比两套存储机制的底层逻辑、差异特
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08-19
LangChain+FastMCP 搭建大模型工具调用服务
为解决大模型外部工具调用、上下文传递标准不统一、适配混乱的痛点，本文基于 MCP 模型上下文协议，使用轻量化 FastMCP 构建 MCP 服务端，借助 langchain‑mcp‑adapters 完成与 LangChain 生态集成。文章介绍 S
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08-18
LangGraph 会话切换与短期记忆管理
在 LangGraph 构建 Agent 应用时，会话记忆是核心能力，借助 Checkpointer 搭配 thread_id，可以自动保存每一轮对话轨迹与消息历史，实现多会话隔离。本文基于 InMemorySaver 内存存储，演示交互式会话切换、
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08-17
LangChain+Llama.cpp 本地模型与Agent工具调用
本地大模型开发已经变得十分便捷，llama.cpp 作为轻量高效的 GGUF 模型推理引擎，可以在普通 PC 上运行 Qwen、Llama 系列量化模型。LangChain 作为大模型应用编排框架，除了对接云端 OpenAI，还能对接 llama‑s
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