llama-mtmd-cli -m Qwen2.5-VL-3B-Instruct-q8_0.gguf --mmproj Qwen2.5-VL-3B-Instruct-mmproj-f16.gguf -p "Describe this image." --image ./car-1.jpg **模型主gguf文件要和mmporj文件从一个库里下载，否则会有兼容问题，建议从ggml的官方库里下载
Multimodal GGUFs官方库
看官方文档
要使用LlamaChatHandler类，官方已经写好了不少多模态模型的加载类，比如qwen2.5vl的写法：
from llama_cpp import Llama 
导读： 语音 AI 模型更新很快——Whisper、Moonshine、SenseVoice、FireRedASR、Paraformer，几乎每个月都有新模型发布。但对开发者来说，选好模型只是第一步，真正的工程挑战在后面：怎么把它跑在手机上？嵌入式设备上？浏览器里？怎么接入 NPU 加速？怎么在没有网络的环境下运行？ sherpa-onnx 是 next-gen Kaldi 团队开源的语音推理部署框架（GitHub 10.9k stars，Apache 2.0 协议），它的定位很明确：将多种语音模型统一转成 ONNX 格式，部署到各类平台上，支持离线运行。覆盖 12 项语音功能、12 种编程语言、从服务器到嵌入式的多平台支持，最新版 v1.12.29 于
文章目录 * 第一章 文心一言开源模型简介 * 第二章 模型性能深度实测 * 2.1 通用能力基准测试 * 2.1.1 文本生成质量 * 2.1.2 数学推理能力 * 2.2 极端场景压力测试 * 2.2.1 高并发性能 * 2.2.2 长上下文记忆 * 第三章 中文特色能力解析 * 3.1.2 文化特定理解 * 3.2 行业术语处理 * 3.2.1 法律文书解析 * 3.2.2 医疗报告生成 * 第四章 开源生态建设评估 * 4.1 模型可扩展性验证 * 4.
目前 GitHub Copilot 仅支持接入国外的几家模型提供商，无法直接调用 OpenAI 兼容的自定义 API 进行扩展。参考相关解决方案，我总结了一下Copilot中接入OpenAI 兼容 API 的方法。 实现方法主要分为两种： 方案一：修改 Copilot Chat 源代码 在模型选择器中新增自定义提供商选项。 方案二：API 兼容适配 将 OpenAI 兼容的自定义 API 虚拟化封装为与 Ollama 兼容的 API（运行期间占用 Ollama 端口），从而利用 Copilot 模型选择器中原生的 Ollama 选项。 方法一（目前存在问题） 具体做法可参考修改Copilot chat插件增加自定义模型提供商 这里只说一下这个方法存在的问题： 1. 官方开源的Copilot chat插件版本通常滞后于最新版，可能存在未来兼容性问题 2.
我最开始用Copilot（主要是结合IDE开发时进行代码补全，生成单元测试用例），但是后面又接触了Cursor，发现Cursor比Copilot更加实用，Cursor生成的单元测试用例更加全面。 多以网上查了查资料，这里记录分享一下。 这篇文章资料来自于网络，是对部分知识整理，这里只是记录一下，仅供参考 前言 随着AI技术的爆发式发展，AI编程工具正在重塑软件开发流程。GitHub Copilot作为先驱者长期占据市场主导地位，但新一代工具如Cursor、Windsurf和Trae正以颠覆性创新发起挑战。本文基于多维度实测数据，深度解析三款工具的核心竞争力，揭示AI编程工具的格局演变趋势。 工具定位与核心技术 1. Cursor：智能化的全能助手 基于VS Code生态深度改造，Cursor融合GPT-4和Claude 3.5模型，支持自然语言转代码生成、跨文件智能补全和自动文档生成。其核心优势在于： * 上下文感知能力：可同时分析10+个关联文件的语义逻辑 * Agent模