Principios Fundamentales de la Tecnología RAG: Conceptos y Mecanismos para Desarrolladores
La tecnología RAG (Retrieval-Augmented Generation) permite a los sistemas combinar la recuperación de información con la generación de texto, mejorando la precisión y actualización de las respuestas. Para los desarrolladores, dominar sus componentes esenciales es clave para implementar soluciones robustas.
Componentes Principales de RAG
Un sist ...
Publicado el 7-2 16:50
Marco de trabajo DataComp-LM para la construcción de modelos de lenguaje
Descripción general
DataComp-LM (DCLM) es un entorno integral para la creación y el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje (LLMs). Ofrece un corpus estandarizado de más de 300 billones de tokens sin filtrar de CommonCrawl, recetas de preentrenamiento eficientes basadas en el framework open_lm y una amplia suite de más de 50 evaluaciones. ...
Publicado el 6-21 05:22
Instalación y Uso de Xinference para Inferencia de Modelos de Lenguaje
1.1 Proceso de Instalación
# Para CUDA/CPU
pip install "xinference[transformers]"
pip install "xinference[vllm]"
pip install "xinference[sglang]"
# Para Metal(MPS)
pip install "xinference[mlx]"
CMAKE_ARGS="-DLLAMA_METAL=on" pip install llama-cpp-python
Nota: Debido a posibles problemas de con ...
Publicado el 6-14 02:54