Llama 3 中文体验

21小时前更新 180 0 0
Llama 3 中文体验Llama 3 中文体验

Llama3在线体验 & LLama2中文大模型Atom

Llama中文社区( https://llama.family/)维护的Llama3在线体验 & LLama2中文大模型Atom,实时汇总最新Llama3学习资料,已将所有代码更新适配Llama3,构建最好的中文Llama大模型,完全开源可商用。

Llama 3 中文体验

Llama 中文社区

欢迎来到Llama中文社区!我们是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的高级技术社区。 已经基于大规模中文数据,从预训练开始对Llama2模型进行中文能力的持续迭代升级【Done】。正在对Llama3模型进行中文能力的持续迭代升级【Doing】 我们热忱欢迎对大模型LLM充满热情的开发者和研究者加入我们的行列。

  • Llama 中文社区:https://github.com/LlamaFamily/Llama-Chinese
  • Llama Family:https://llama.family/

数据统计

数据评估

Llama 3 中文体验浏览人数已经达到180,如你需要查询该站的相关权重信息,可以点击"5118数据""爱站数据""Chinaz数据"进入;以目前的网站数据参考,建议大家请以爱站数据为准,更多网站价值评估因素如:Llama 3 中文体验的访问速度、搜索引擎收录以及索引量、用户体验等;当然要评估一个站的价值,最主要还是需要根据您自身的需求以及需要,一些确切的数据则需要找Llama 3 中文体验的站长进行洽谈提供。如该站的IP、PV、跳出率等!

关于Llama 3 中文体验特别声明

本站智能信息网提供的Llama 3 中文体验都来源于网络,不保证外部链接的准确性和完整性,同时,对于该外部链接的指向,不由智能信息网实际控制,在2025年4月26日 下午10:21收录时,该网页上的内容,都属于合规合法,后期网页的内容如出现违规,可以直接联系网站管理员进行删除,智能信息网不承担任何责任。

相关导航

阿里云AI学习路线,从入门到进阶掌握人工智能领域的知识和技能

阿里云AI学习路线,从入门到进阶掌握人工智能领域的知识和技能

阿里云作为国内领先的云服务,其开发者社区提供了一条完整的人工智能学习路线,旨在帮助用户从入门到进阶掌握人工智能领域的知识和技能。该路线包含了30门在线课程和22个实战案例,分为以下5大学习阶段:机器学习入门:学习人工智能的基本概念、算法原理、编程语言等知识。TensorFlow框架及常用库:介绍TensorFlow深度学习框架以及常用Python数据科学库的使用机器学习实战:通过实践项目,学习机器学习的基本原理和实现方法,例如数据分析、特征工程、模型构建等。自然语言处理实战:了解机器学习和深度学习技术在自然语言处理领域的实战应用。图像识别实战:了解机器学习和深度学习技术在图像识别处理领域的实战应用。
魔搭社区:阿里达摩院推出的AI模型社区,超过300+开源AI模型

魔搭社区:阿里达摩院推出的AI模型社区,超过300+开源AI模型

魔搭社区是什么魔搭社区(ModelScope)是阿里巴巴达摩院推出的综合性的人工智能模型共享与服务平台,为构建一个开放、高效、易用的AI模型生态,为开发者、研究人员和企业用户提供一站式的模型获取、部署和应用体验。 ModelScope平台汇集了丰富的预训练模型资源,涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。用户可以通过简单的搜索和下载操作,快速获取所需的模型,结合平台提供的工具进行微调、优化和部署。魔搭社区支持多种硬件平台,包括昇腾、GPU等,满足不同用户的需求。魔搭社区的主要功能丰富的预训练模型:提供涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别、多模态等多个领域的预训练模型。模型上下文协议(MCP):推出MCP广场,上架千余款热门MCP服务,包括支付宝、MiniMax等独家首发服务。MCP为大模型对接外部数据源和工具建立了统一标准,简化了开发流程。数据集与指标:提供多种数据集和性能评估指标,方便开发者进行模型训练和优化。模型推理与部署:支持在线推理、本地部署和云端部署。用户可以通过网页界面直接上传数据获取推理结果,也可以通过SDK在本地运行模型。分布式训练与优化:提供分布式训练工具,支持多种框架(如PyTorch、TensorFlow等),提供模型压缩、量化等优化工具。调试与集成:提供简单易用的调试环境和工具,支持第三方平台集成,降低开发者使用门槛。开源与社区共建:作为一个开源平台,鼓励开发者贡献模型和代码,形成开源协作生态。开发者社区:提供交流平台,开发者可以分享经验、讨论技术问题,共同推动AI技术的发展。如何使用魔搭社区访问平台:访问魔搭社区的官方网站,注册或登录。环境准备安装 Python:确保系统中已安装 Python(推荐版本 3.8 及以上)。安装 ModelScope Python 库:通过以下命令安装 ModelScope 的 Python 库。模型下载通过命令行下载:使用 ModelScope 提供的命令行工具下载模型。通过网页界面下载:访问魔搭社区官网,在模型库中搜索并下载所需的模型。模型推理:使用 Python 脚本加载模型并进行推理。模型微调:使用 ms-swift 进行微调ms-swift 是魔搭社区提供的大模型训练和部署框架。模型部署:使用 Vllm 部署模型,Vllm 是一个高效的推理框架,支持多 GPU 分布式推理。探索更多模型和工具:访问魔搭社区官网,浏览丰富的模型库、数据集和工具。参与社区交流:加入魔搭社区的开发者社区,与其他开发者交流经验,共同推动 AI 技术的发展。魔搭社区的应用场景AI研究与教育:研究人员和教育工作者可以用ModelScope上的模型进行AI相关的研究和教学活动,提高研究效率和学习效果。企业应用开发:企业可以用ModelScope上的模型快速开发AI应用,降低研发成本,加快产品上市时间。创业项目:初创企业可以借助ModelScope上的模型资源,开发创新的AI产品和服务,验证商业模式并实现产品的快速迭代。个人项目:个人开发者可以用ModelScope上的模型实现自己的创意,开发个性化的AI应用。多模态应用:ModelScope支持多种多模态模型,例如处理文本、图像和视频的InternVL3系列模型。可以应用于智能助手、内容创作、视频生成等领域。