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高效的AI办公助手 | 任务编排与预处理解决方案
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More articles →orangepi-ai-pro-llama.cpp 运行失败分析
→本文详细分析了在使用Llama模型时遇到的CANN错误,特别是rtGetDevMsg函数中上下文指针为NULL的问题。通过深入代码分析,我们定位了错误发生在ggml-cann.cpp文件的182行,并探讨了aclrtMemGetAllocationGranularity函数的调用失败原因。
香橙派AIPRO CANN环境配置
→本文详细介绍了如何在香橙派Ubuntu上安装CANN工具包的步骤。首先,强调了安装pip的重要性,并提供了安装命令。接着,指导用户访问Hiascend官网下载所需的CANN工具包文件,并提供了下载链接和截图指引。最后,通过终端命令详细说明了如何安装这些工具包,并提醒用户注意文件名和权限问题。通过本文,用户可以轻松完成CANN工具包的安装,避免常见错误。
使用 AI 辅助办公产品的必要性
→在这个快速发展的职场中,提升工作效率至关重要。本文探讨了使用AI辅助办公产品的必要性,包括高效的任务编排、自动化的任务预处理、个性化服务和团队协作的优势。了解如何利用智能工具优化工作流程,让你在竞争中脱颖而出,轻松应对复杂的工作环境。
pydantic+openai+json 控制大模型输出的最佳范式
→调用大模型已经是如今做 ai 项目习以为常的工作的,但是大模型的输出很多时候是不可控的,我们又需要使用大模型去做各种下游任务,实现可控可解析的输出。我们探索了一种和 python 开发可以紧密合作的开发方法。