Mac Apple Silicon LLM 微调实战指南：从原理到多场景应用
Mac Apple Silicon LLM 微调实战指南：从原理到多场景应用随着 Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) 芯片的普及，Mac 已经成为一个强大的 AI 开发工作站。凭借其统一内存架构 (Unified Memory Architecture)，Mac 能够处理比同等配置显卡更大的模型。本文将介绍如何在 Mac 上使用 MLX 框架高效微调大语言模型（如 Qwen、Llama、Mistral 等），并探讨微调在不同业务场景中的应用。 一、 核心概念解析在开始动手之前，我们需要理解几个关键的技术术语。 1. 什么是微调 (Fine-tuning)？微调是在预训练模型（Base Model）的基础上，使用特定领域的数据进行进一步训练。就像是一个已经读完大学的“通才”，通过学习法律卷宗，变成了一位“律师”。 2. SFT (监督微调)SFT (Supervised Fine-Tuning) 是最常用的微调方式。它通过 (Input, Output) 对来教导模型如何响应指令。 编程场景示例: 输入: “帮我写一个 Pyth...
RAGFlow 使用指南：从深度解析到生产化部署运维全攻略
RAGFlow 使用指南：从深度解析到生产化部署运维全攻略1. 引言：为什么选择 RAGFlow？在 RAG（检索增强生成）领域，业界公认的挑战在于：“Garbage in, garbage out”。如果输入的上下文质量低下、版式混乱，LLM 再强也无法给出准确答案。 RAGFlow 的核心优势在于它对高质量数据接入的执着。它不只是简单的“向量化工具”，而是强调两点： 细粒度文档解析（DeepDoc）：针对图片、表格等复杂版式，通过 OCR 和版面分析，确保文档被“吃透”。 可追溯引用：每一个答案都能精准追溯到原始文档片段，有效降低大模型幻觉。 如果你需要处理大量复杂的 PDF、扫描件、金融财报或技术手册，RAGFlow 提供的“数据质量优先”路径将是你的不二之选。 2. 核心功能深度解析2.1 知识库（Datasets）与 DeepDoc 解析知识库是 RAGFlow 的底座。它将非结构化文件转化为可检索的证据库。 深度解析（DeepDoc）：这是 RAGFlow 的杀手锏。它在解析阶段执行 OCR、表格结构识别等重度预处理。 切分策略（Chunking）： 通用文档...
排障记录：删除Namespace olm一直Terminating的处理过程
引言在集群日常维护中，删除一个 Namespace 看起来是“删掉一堆资源”的简单动作，但如果控制面无法完成资源发现（discovery），或某些资源的 finalizers 无法被对应控制器清理，Namespace 就会长期卡在 Terminating。 本文记录一次删除 olm Namespace 失败的排障过程：先是 NamespaceDeletionDiscoveryFailure，解决后又卡在 ClusterServiceVersion（CSV）清理阶段，最终通过移除 CSV 的 finalizer 完成删除。文末附一套可复用的排查清单与风险提示。 警告：olm 相关资源通常属于 Operator Lifecycle Manager（OLM）核心组件。生产集群中不建议随意删除；本文的“强制移除 finalizer / 删除 APIService”属于应急手段，务必理解影响范围后再执行。 现象：Namespace olm 一直 Terminating删除 olm 后一直停留在 Terminating，查看 Namespace 状态发现： 123456Disc...
Fabric：开源AI工作流与Prompt辅助框架详解
在 AI 技术爆发的今天，我们拥有了无数强大的大模型和工具，但如何高效地将这些能力集成到日常工作流中，仍然是一个巨大的挑战。通常我们面临的问题不是”AI 能做什么”，而是”如何让 AI 帮我做这件事”。 Fabric 正是为了解决这个问题而诞生的。它是一个旨在通过 AI 增强人类能力的开源框架，核心理念是将 AI 的原子能力封装成标准化的”模式”（Patterns），让我们能够像使用命令行工具一样方便地调用 AI 能力。 什么是 Fabric？Fabric 由安全专家 Daniel Miessler 创建，它不仅仅是一个工具，更是一种使用 AI 的方法论。 核心痛点 Prompt 管理混乱：每个人都在写 Prompt，但很难复用、版本控制和分享。 集成困难：在这个应用里用 ChatGPT，在那个应用里用 Claude，缺乏统一的入口。 上下文切换：为了使用 AI，需要在不同窗口间频繁切换，打断心流。 核心特性 Patterns（模式）：Fabric 将高质量的 Prompt 封装为 Pattern，每个 Pattern 解决一个具体问题（如”提取视频摘要”、”分析代码安全”、”...
15个实用开源AI项目汇总：从PPT生成到语音克隆
随着大语言模型（LLM）的爆发，GitHub 上涌现了大量优秀的开源 AI 项目。这些项目不仅降低了 AI 技术的使用门槛，还切实解决了许多工作和生活中的痛点。 本文精选了 15 个 偏向实用的开源 AI 项目，涵盖 PPT 自动生成、本地 LLM 交互、应用开发、前端生成、AI 搜索、私有云相册、工作流增强、语音转文字、图像生成、知识库、声音克隆 以及 数据库管理 等领域。无论你是开发者、产品经理还是普通用户，都能从中找到提升效率的利器。 1. Presenton：AI 自动生成 PPTPresenton 是一个开源的 AI 演示文稿生成器，可以看作是 Gamma、Beautiful.ai 的开源替代品。它完全在本地运行，支持使用 OpenAI、Gemini 或本地 Ollama 模型来生成内容。 GitHub: https://github.com/presenton/presenton 主要功能: 多模型支持: 支持 OpenAI, Gemini, Ollama 等多种 LLM 后端。 隐私安全: 数据掌握在自己手中，支持本地运行。 所见即所得: 生成大纲后可进行编辑，再...
大语言模型各类版本详解：Base、Instruct、MoE、量化、Thinking 等到底是什么意思？
一、为什么要搞懂大模型的各种「版本」？近年来，各种大模型名字后面越来越“花”： Base / Instruct / Chat MoE（Mixture of Experts） AWQ / GPTQ / INT4 / FP8 量化 Thinking / DeepThink / Step / Reasoning 如果不了解这些后缀的含义，我们就很难： 正确选择模型：是用 Base 还是 Instruct？是要 MoE 还是稠密模型？ 合理评估效果：为什么同一家模型，Instruct 版本比 Base 用起来舒服很多？ 看懂论文与技术文档：里面充满了 dense、MoE、SFT、RLHF、quantization 等术语。 这篇文章的目标是： 用通俗语言 + 对比表格，解释常见大模型版本名背后的含义、原理与适用场景 帮助你在选型、部署与使用大模型时，做到：心中有数，不再迷茫 二、从「Base 模型」到「Instruct 模型」2.1 Base 模型：会“说话”，但不一定听得懂你**Base 模型...
使用vLLM部署Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct大模型完整指南
在大模型时代，如何高效部署和运维一个80B级别的大语言模型服务是许多AI工程师面临的挑战。本文将详细介绍使用vLLM部署Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct模型的完整流程，包括模型查找、参数配置、显存估算、下载部署、监控管理、性能压测以及推理追踪等关键环节。通过本文，您将能够快速搭建一个生产级别的大模型推理服务。 目标读者本文适合以下读者： AI/ML工程师，需要部署大规模语言模型服务 DevOps工程师，负责管理和运维大模型推理平台 技术架构师，评估大模型部署方案 研究人员，需要高性能推理环境 一、模型查找与选择1.1 Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct模型介绍Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct是阿里云通义千问团队推出的最新一代大语言模型，采用先进的MoE（Mixture of Experts）架构，具有以下特点： 模型架构：MoE混合专家模型，总参数80B，激活参数仅3B 性能优势：以3B的计算成本获得接近80B Dense模型的性能 上下文长度：支持最长256K tokens的上下文（推理时建议8K-...
生产级大语言模型平台系统设计：多期落地方案与实践
背景与目标随着大语言模型在企业内的应用场景不断扩展，单一模型服务或简单的 API + 网关 架构已经难以满足生产环境下的多租户管理、资源隔离、安全合规、可观测性以及快速迭代等要求。企业需要一套生产级别的大语言模型平台系统，以平台化的方式统一承载模型推理、Agent 编排、MCP 工具生态及 RAG 检索能力。 本文面向有一定 DevOps/平台工程基础的读者，设计一套可生产落地的大语言模型平台，从整体架构到关键模块拆解，涵盖： 模型部署与运行时管理 多集群 / 多云资源管理与调度 监控、日志、链路追踪与容量管理 安全与访问控制 RAG 平台 Agent 平台 MCP（Model Context Protocol）生态集成 平台运维与发布管理 并按照优先级划分为多期落地路线，便于企业按阶段实施。 本文更偏向平台架构设计与关键实现要点，不绑定某个具体云厂商，可结合 Kubernetes、Service Mesh、向量数据库等基础设施实施。 多期落地规划概览为了降低一次性建设的复杂度，建议将大模型平台拆分为多期，逐步演进： 一期（核心推理与基础运维能力，必...
Python包开发与发布：使用 build 与 twine（含 project.scripts 示例）
本文面向有一定 Python 基础、希望将代码规范化为可安装包并发布到 PyPI 的工程师。你将学会： 如何创建标准的 Python 包工程骨架（src 布局） 在 pyproject.toml 中使用 PEP 621 声明元数据与 project.scripts 生成命令行脚本 使用 build 本地构建分发产物（sdist/wheel） 使用 twine 校验并上传到 TestPyPI 与 PyPI 常见问题与排错要点 参考标准：PEP 517/518（构建系统），PEP 621（项目元数据）。 适用环境 Python ≥ 3.8（推荐 3.10+） macOS/Linux/Windows 包管理：pip 或 pipx 一、项目骨架（src 布局）推荐使用「src 布局」以避免导入歧义，目录结构如下： 1234567891011mycli/├─ pyproject.toml├─ README.md├─ LICENSE├─ src/│ └─ mycli/│ ├─ __init__.py│ ├─ __main__....
LiteLLM Proxy 使用指南：Docker 部署、vLLM 代理
背景与目标LiteLLM Proxy 是一个 OpenAI API 兼容的模型网关，支持将来自 OpenAI、Azure OpenAI、Bedrock、Vertex AI 以及本地/自建的 OpenAI 兼容推理服务（如 vLLM）统一到一套接口之下，并提供虚拟 API Key、用量与预算、速率限制、缓存、日志/指标、路由、负载均衡与回退等能力。本文将演示： 如何用 Docker 快速部署 LiteLLM Proxy（含最小可用与带数据库的完整模式） 如何把 vLLM 暴露的 OpenAI 兼容接口接入到 LiteLLM Proxy 进行统一代理 如何生成虚拟 Key、设置每分钟请求数（RPM）限速 如何查询模型列表等常用“免费”功能 参考与更多细节请见官方文档： LiteLLM Proxy Docker 快速上手 vLLM Provider 文档 你将学到什么 用 Docker 启动 LiteLLM Proxy，并验证 /chat/completions 将本地 vLLM（OpenAI 兼容接口）纳入代理，统一用 OpenAI 协议调用 配置同名模型...