前言：在不确定性中寻找技术锚点 站在2025年末回望，这一年全球技术生态的演进速度远超预期：生成式AI的全面渗透、云原生技术的范式转移、数据基础设施的重新定义，构成了这个时代最鲜明的技术背景音。在这个充满不确定性的技术变革期…

第一章：Open-AutoGLM怎么弄到手机上 将 Open-AutoGLM 部署到手机上，需要借助轻量化模型推理框架与移动端适配工具。该模型本身基于 GLM 架构，若要在资源受限的移动设备上运行，需进行模型压缩与格式转换。 环境准备 在开始前&…

一键拉起TensorFlow镜像，立即体验百卡GPU训练速度 在AI模型越来越“大”的今天，动辄千亿参数的神经网络早已不是实验室里的概念，而是真实发生在数据中心的日常。但随之而来的问题是：如何让一个深度学习项目从本地笔记本上的“能跑…

第一章：Open-AutoGLM为何成为大模型自动化新标杆Open-AutoGLM作为新一代大模型自动化框架，凭借其高度模块化的设计与对GLM系列模型的深度适配，迅速在开发者社区中崭露头角。它不仅支持自动任务分解、智能提示生成与结果评估，还通过…

VS Code远程连接TensorFlow镜像：现代化AI编程体验 在一台轻薄笔记本上训练深度学习模型，听起来像是天方夜谭？但今天这已成常态。你不需要顶级GPU工作站，只要能联网，就能通过VS Code一键接入一个预装好TensorFlow、CUDA…

Linux 在日常开发过程中，redis是我们常用的缓存工具，但是由于redis对于Linux系统进行开发的，在Linux系统里可以通过修改redis.conf从而从而实现后台启动。 daemonize no 改成 daemonize yes windows 安装包 Redis-x64-5.0.14.zip: https:…

第一章：揭秘Open-AutoGLM提示工程的核心价值在大模型驱动的应用场景中，提示工程（Prompt Engineering）已成为决定模型输出质量的关键因素。Open-AutoGLM 作为面向自动化生成语言模型的开源框架，其核心优势在于将传统手动…

第一章：Open-AutoGLM第三方部署的背景与挑战随着大模型技术的快速发展，Open-AutoGLM作为一款开源的自动化生成语言模型，逐渐受到开发者和企业的关注。其核心优势在于支持多场景任务自动生成与低代码集成，但在官方未提供完整托管服…