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OpenCV2025已经支持多种大语言模型与视觉多模态大模型的加载部署与推理生成，支持Llama2、DeepSeek、QWen等多种LLM模型的本地部署。
通过将 LoRA 适配器与 OpenVINO™ GenAI 结合使用，你可以高效地将大型语言模型（LLM）适配到特定任务上，同时显著降低资源消耗。无论你是在开发 AI 聊天机器人、虚拟助手，还是内容生成工具，LoRA 都能为你提供一种灵活且强大的微调解决方案。
Github项目上有一个[大语言模型学习路线笔记]，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识，并推荐了一系列优质的学习视频和博客，旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大
大语言模型（LLM）能够执行各种自然语言任务，例如文本生成、语言翻译、文本摘要、问答等。然而，使用 LLM 的一个显著局限是 LLM 幻觉。
英特尔最近推出的 BigDL-LLM 库，可助力应用开发者和研究人员在英特尔® 平台上加速优化大语言模型，解决他们在使用大语言模型开发应用时因模型的超大规模参数导致的高时延困扰。BigDL-LLM 提供了各种低精度优化，并可利用现代硬件加速技术和全新的软件优化，从而赋能大语言模型在英特尔® 平台上实现高效优化和快速运行。
随着大语言模型的广泛应用，模型的计算需求大幅提升，带来推理时延高、资源消耗大等挑战。vLLM 作为高效的大模型推理框架，通过 OpenVINO™ 的优化，vLLM 用户不仅能够更高效地部署大模型，还能提升吞吐量和处理能力，从而在成本、性能和易用性上获得最佳平衡。
本文将介绍在酷睿™Ultra处理器上使用OpenVINO™+vLLM部署大语言模型 (LLMs)
Optimum Intel工具包简单易用，仅需三步即可完成开发环境搭建、Yi-1.5-6B-Chat模型INT4量化和推理程序开发。基于Optimum Intel工具包开发Llama3推理程序仅需调用五个API函数，方便快捷的实现将零一万物Yi-1.5系列模型本地化部署在基于英特尔处理器的算力魔方上。
在 Qwen 2 发布之后，OpenVINO™ 将继续与 Qwen 和魔搭社区紧密合作，在未来，推出一系列丰富多彩的活动，帮助开发者深入了解和应用 Qwen 2 及 OpenVINO™ 的最新技术
AI PC 大语言模型部署实验手册下载学习，轻松部署，在 AI PC 上体验基于英特尔® 酷睿™ Ultra 优化的大语言模型！
OpenVINO Notebooks是一套以 Jupyter Notebook 为载体的交互式编程教程和示例代码合集，由英特尔公司开发和维护。这套资源专为使用 OpenVINO 工具套件的开发者设计，旨在帮助他们更快地理解和掌握如何利用 OpenVINO 进行深度学习模型的优化与推理。
Dolly 2.0是第一个开源的，遵循指令的LLM，由Databricks在一个透明且免费提供的数据集上进行微调，该数据集也是开源的，可用于商业目的。10年以上的资深人员，依据丰富的经验和ISO9001体系的指导，设立了运营部、产品部、研发部、供应链、品质部等，具备了主板的研发设计、生产线的DIP、SMT以及整机的组装测试的能力。Dolly 2.0是第一个开源的，遵循指令的LLM，由Databr
