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MCP(Model Control Protocol)资源系统是将服务器数据暴露给客户端的核心机制,支持文本和二进制两种类型资源。资源通过唯一URI标识,客户端可通过资源列表或模板发现资源,并使用`resources/read`接口读取内容。MCP还支持资源实时更新通知及订阅机制,确保动态数据的及时性。实现时需遵循最佳实践,如清晰命名、设置MIME类型和缓存策略,同时注重安全性,包括访问控制、路径清理和速率限制等。提供的示例代码展示了如何用JavaScript和Python实现资源支持。
本地部署AI模型(如DeepSeek R1)保障数据隐私、节省成本且易于控制,通过Ollama平台便捷安装与运行,结合可视化工具(如Chatbox)及Python代码调用,实现高效、个性化的AI应用开发与使用。
中国AI初创公司DeepSeek发布了大语言模型R1,该模型在推理任务上媲美OpenAI的ChatGPT,且训练成本仅600万美元。DeepSeek由杭州对冲基金High-Flyer支持,总部位于杭州和北京。R1基于V3-Base,使用监督微调和强化学习训练,针对硬件限制进行了优化。模型在多语言处理、推理风格等方面表现出色,但存在一些局限性,如法语表现欠佳、偶尔切换语言等。DeepSeek的创新技术包括FP8量化、多头潜在注意力和蒸馏方法,引发了广泛关注和讨论。开源社区正积极尝试复现其结果,但面临训练数据和代码未公开的挑战。DeepSeek的低成本高效训练策略为AI领域带来了新的思考方向。
本文详细介绍了如何在 Dify 中接入 Ollama 模型,包括模型添加、参数配置及常见问题解决。通过运行 Ollama 服务并与 qwen2:0.5b 模型交互,实现本地化大模型应用开发。同时提供了 Docker、Mac、Linux 和 Windows 平台上 Ollama 的部署与环境变量设置指南,帮助开发者快速上手。更多实战技巧可访问[编程严选网](http://www.javaedge.cn/)或关注作者的 Github 仓库。
刚接触AI和PyTorch,理解“张量(Tensor)”是入门关键。张量可类比为Java中的多维数组,但更强大,尤其在AI领域支持GPU加速、自动求导等特性。它不仅能高效存储数据,还能进行复杂运算,是深度学习的核心数据结构。掌握张量的维度、数据类型及GPU加速特性,对学习PyTorch至关重要。
作为一名资深后端工程师,我调研了阿里云的【云服务诊断】工具。该工具主要提供两大核心功能:健康状态检查和实时诊断。 1. **健康状态检查**:可查看云资源的可用性状态,快速排除云服务异常,帮助用户聚焦其他潜在问题。 2. **实时诊断**:针对网站无法访问、ECS故障、配置错误等常见问题进行检测,并提供修复建议,极大提升问题排查效率。 使用体验良好,建议增加自定义检查项以提升运维基本功。总体而言,这是个高效实用的工具,值得推荐给开发者和企业用户。
【10月更文挑战第21天】
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本文深入探讨了大模型的学习意义、应用需求及训练方法,帮助读者理解其底层逻辑与潜力。通过类比PPT和Excel在职场中的重要性,强调掌握大模型技能对未来职业发展的关键作用。文章还分析了LLM微调的必要性及其在企业内外部场景的应用价值,如智能客服、游戏NPC等。此外,专栏专注于ChatGPT与通义千问的训练原理,提供系统化的学习路径,适合从零基础到进阶的不同人群。无论想提升工作效率还是从事相关工程开发,都能从中受益。内容收录于[Github](https://github.com/Java-Edge/Java-Interview-Tutorial),欢迎关注!
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