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LLM 教程
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如何在 RTX 3090 上本地运行 FLUX.2
逐步讲解如何在本地运行 FLUX.2，用于高质量的图像生成与编辑。
2026年10月6日
使用 Llama 3.1 8B、Ollama 和 Langchain 构建 RAG：教程
通过设置环境、处理文档、创建嵌入并集成检索器，学习使用 Ollama 和 Langchain 基于 Llama 3.1 8B 构建 RAG 应用。
2026年10月6日
LLM 推理如何运作：大型语言模型的服务与优化实用指南
了解量化、KV 缓存优化、批处理、投机解码、内存带宽与面向硬件的调优如何在服务大型语言模型时提升速度、可扩展性与成本效率。
2026年10月6日
Google 文件搜索工具教程：使用 Gemini API 构建 RAG 应用
学习如何使用 Google 文件搜索和 Gemini API 构建 RAG 应用。包含分步代码、分块、元数据过滤与引用
2026年10月6日
结合 vLLM 的 Llama 4：含演示项目的指南
了解如何在 RunPod 上使用 vLLM 部署并使用 Meta 的 LLaMA 4 Scout，完成文本补全与多模态推理。
2026年10月6日
LangChain vs LangGraph vs LangSmith vs LangFlow：关键差异详解
比较 LangChain、LangGraph、LangSmith 和 LangFlow。了解它们的角色、优势，以及在构建可用于生产的 AI 应用时各自的适用场景。
2026年10月6日
LLM 作为评审：完整指南与动手 RAG 示例
了解如何构建自动化的 LLM-as-a-judge 系统，以规模化评估 RAG 流水线的真实度与相关性，弥合 AI 测试中的差距。
2026年10月6日
如何在本地运行 Qwen3.5-27B 以进行 Agentic 编码
在 H100 GPU 上设置 vLLM，服务 Qwen3.5-27B，连接 OpenCode，并测试支持长上下文的高速 Agentic 编码。
2026年10月6日
Gemini Code Assist：示例指南
了解如何在 Visual Studio Code 中安装并使用 Google 的 Gemini Code Assist，并附 Python 示例。
2026年10月6日
LiteLLM：实用示例指南
了解什么是 LiteLLM，以及如何用它统一调用各类 LLM 提供商的 API，涵盖基础 API 用法、错误处理、回退、流式输出、结构化结果与成本跟踪。
2026年10月6日
如何在安卓手机上用 Torchchat 运行 Llama 3.2 1B
按照分步说明，在您的安卓设备上使用 Torchchat 框架设置并运行 Llama 3.2 1B。
2026年10月6日
Kimi K2.5 与 Agent Swarm：含四个实用示例的指南
了解 Moonshot 的 Kimi K2.5 是什么、Agent Swarm 如何工作，并通过四个动手、贴近实际的实验看它的实际表现。
2026年10月6日