NotebookLM允许您将每一个洞察转化为笔记卡片,并将其组织到笔记本中,这种方式不仅方便复习,还能帮助您建立知识的连接,加深理解。 4:灵活的引用和分析 您可以选择文档中的特定部分,然后要求NotebookLM进行更深入的洞察。比如,您可以让它"推荐相关内容"、"帮助理解难点"或"将重要信息总结到笔记中"。这种针对性的分析...
1. 构建 Notebook 所需镜像。FROM docker.io/nvidia/cuda:12.2.2-cudnn8-runtime-ubuntu22.04ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractiveRUN apt-get update && apt-get upgrade -y && \ apt-get install -y --no-install-recommends \ libgl1 libglib2.0-0 wget git curl vim \ python3.10 python...
等待开发控制台准备就绪后,单击开发控制台。 3. 在开发控制台左侧,选择 Notebook,在 Notebook 页面右上角,单击创建 Notebook 创建新的 Notebook 环境。Notebook 资源需要 CPU:12C,内存:40G,GPU 显存:24GB。(节点对应规格为 ecs.gn7i-c16g1.4xlarge[10]) 准备TensorRT-LLM 环境 1.构建 Notebook 所需镜像。
3. 在开发控制台左侧,选择Notebook,在 Notebook 页面右上角,单击创建 Notebook创建新的 Notebook 环境。Notebook 资源需要 CPU:12C,内存:40G,GPU 显存:24GB。(节点对应规格为 ecs.gn7i-c16g1.4xlarge[10]) 2.3 准备 TensorRT-LLM 环境 1. 构建 Notebook 所需镜像。 FROM docker.io/nvidia/cuda:12.2.2...
1. 构建 Notebook 所需镜像。 FROM docker.io/nvidia/cuda:12.2.2-cudnn8-runtime-ubuntu22.04 ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive RUN apt-get update && apt-get upgrade -y && \ apt-get install -y --no-install-recommends \ libgl1 libglib2.0-0 wget git curl vim \ python3.10 python3-pip pyt...
用于图架构的数据帧(可以在以后阶段使用图数据库)。 这是一个使处理图变得非常容易的Python库 Pyvis Python库用于可视化。Pyvis使用Python生成JavaScript图形可视化,因此最终的图形可以托管在web上。 Releases No releases published Packages No packages published Languages Jupyter Notebook74.6% Python25.4%...
代码演示:使用 ModelScope NoteBook 完成语言大模型,视觉大模型,音频大模型的推理 环境配置与安装 以下主要演示的模型推理代码可在魔搭社区免费实例 PAI-DSW 的配置下运行(显存 24G) : 点击模型右侧 Notebook 快速开发按钮,选择 GPU 环境: 打开Python 3 (ipykernel): ...
上面是简略版的代码,如果你有兴趣可以看 Demo 完整 NoteBook 中的代码。这里再补充下,在 Llama Index 中还有额外的generate_query的方法,它主要实现返回 Cypher 而不做查询的功能,这样你就能获得对应的查询语句,而不是查询结果。 RAG 搜索增强 前文也有做简单的 RAG 介绍,这里再补充下额外的点。
This LlamaIndex notebook demonstrates the difference between: 在将检索结果发送到LLM之前对其重新排序显著提高了RAG性能。这本LlamaIndex笔记本演示了以下两者之间的区别: Inaccurate retrieval by directly retrieving the top 2 nodes without a reranker.在没有重新排序的情况下直接检索前2个节点,检索不准确。
其中之一是Jupyter Notebook. 它是一种交互式计算的工具，很多学生、科研工作者和数据科学家非常喜欢的...