How to Train a Chatbot Using RAG and Custom Data
通过Llamathe Post如何使用抹布和自定义数据训练聊天机器人，首先出现在数据科学方面。
Building AI Agents with llama.cpp
本指南将带您完成在本地计算机上设置和运行Llama.cpp服务器的整个过程，构建本地AI代理，并使用各种提示进行测试。
Training Llama 3.3 Swallow: A Japanese sovereign LLM on Amazon SageMaker HyperPod
Tokyo科学院已经成功训练了Llama 3.3 Swallow，这是一种使用Amazon Sagemaker Hyperpod的700亿参数大语模型（LLM），具有增强的日本能力。该模型在日语任务中表现出了卓越的性能，表现优于GPT-4O-Mini和其他领先的模型。该技术报告详细介绍了项目期间开发的培训基础设施，优化和最佳实践。
Llama 3.3 Nemotron Super 49b V1 AndlAma 3.1 Nemotron Nano 8b V1现在可以在Amazon Bedrock Marketplace和Amazon Sagemaker Jumpstart中获得。现在，您可以在此发布中，您可以部署Nvidia的Newewest推理模型来构建，实验，实验性地逐步扩展您的生成ai aws aws aws aws aws。
Run the Full DeepSeek-R1-0528 Model Locally
使用Ollama和WebUI在本地运行量化版本DeepSeek-R1-0528模型。
From Jailbreaks to Injections: How Meta Is Strengthening AI Security with Llama Firewall
大型语言模型（LLM）（例如Meta的Llama系列）改变了当今人工智能（AI）的工作方式。这些模型不再是简单的聊天工具。他们可以使用电子邮件，网站和其他来源的输入来编写代码，管理任务并做出决策。这赋予了他们强大的力量，但也带来了新的安全问题。旧保护方法[…]从越狱到注射的帖子：元如何加强与Llama防火墙的AI安全性，首先出现在Unite.ai上。
Agentic RAG Applications: Company Knowledge Slack Agents
使用LlamainDex和Modalth The Post Agentic Rag应用程序学习的教训：公司知识懈怠的代理首先出现在数据科学方面。
在这篇文章中，我们演示了使用LlamainDex框架构建代理RAG应用程序的示例。 LlamainDex是将FMS连接到外部数据源的框架。它有助于从数据库，API，PDF等摄入，结构和检索信息，从而使代理和抹布适合AI应用程序。该应用程序用作研究工具，使用亚马逊基岩上的Mistral大2 FM产生对代理流量的响应。
Celebrating the unlimited potential of youth with parties, haircuts, and conversations
在马里兰州巴尔的摩的博尔顿山附近，有一家名为Llamas的角落的咖啡店。如果您在星期六去，您可能会在柜台后面找到一组六，七和八年级的学生，为您提供他们创造的新浓缩咖啡。这只是一项针对无限[…]庆祝青年与聚会，发型和对话无限潜力的邮报提供的一项计划。
Meta Stumbles: Delays Release Of Flagship "Behemoth" AI Model Over Performance Concerns
meta陷入困境：延迟旗舰“庞然大物” AI模型而不是绩效关注的《华尔街日报》的新报告，周四晚些时候在美国现金会议期间，电线延迟了电线，据报道，据报道，由于其在跨越数十亿美元的投资中，梅塔（Meta）延迟了其旗舰AI模型“庞然大物”的旗舰AI模型“ Bememoth”的发布。首届AI会议（Llamacon）针对开发人员，庞然大物已于今年下半年末推到了。延迟延误是因为Meta公开声称巨兽在某些基准上胜过OpenAI和Google等竞争对手。熟悉延误的人说，庞然大物面临着“训练挑战”。自从梅塔（Meta）的第一个骆驼模型于2023年初发布以来，该公司基本人工智能研究团队的14位原始研究人员中有11
在这个专业信息提取解决方案的基础上建立了建立，并利用Sagemaker Hyperpod的功能，我们与Apoidea Group合作探索了使用大型视觉语言模型（LVLM）的使用，以进一步改善银行和财务文档上的表结构识别性能。在这篇文章中，我们介绍了使用Sagemaker Hyperpod上的Llama-Factory进行QWEN2-VL-7B教学模型进行微调的QWEN2-VL-7B教学模型的逐步代码。
Dream 7B: How Diffusion-Based Reasoning Models Are Reshaping AI
人工智能（AI）已经显着发展，超越了基本任务，例如生成文本和图像到可以推理，计划和做出决定的系统。随着人工智能的不断发展，对可以处理更复杂，细微差别的任务的模型的需求已不断发展。 GPT-4和Llama等传统模型已成为主要里程碑，但是[…] Dream 7b：基于扩散的推理模型如何重塑AI是如何首先出现在Unite.ai上的。
Best practices for Meta Llama 3.2 multimodal fine-tuning on Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们分享了针对亚马逊基岩上微调元美洲拉玛3.2多模式的全面最佳实践和科学见解。通过遵循这些准则，您可以微调较小，更具成本效益的模型，以实现可与之匹配甚至超过更大模型的性能，可以降低推理成本和潜伏期，同时保持特定用例的高精度。
Amazon Bedrock Model Distillation: Boost function calling accuracy while reducing cost and latency
在这篇文章中，我们强调了使用Meta的Llama模型家族中亚马逊基石模型蒸馏的高级数据增强技术和性能改进。该技术将知识从更大，功能强大的基础模型（FMS）转移到较小，更高效的模型（学生），创建在特定任务方面表现出色的专业模型。
AI Agents Processing Time Series and Large Dataframes
仅使用Python＆Ollama（无GPU，无apikey）从头开始构建。AI代理处理时间序列和大型数据范围首先出现在数据科学方面。
