本文旨在通俗易懂地介绍AI模型中的小模型、大模型、推理模型和多模态大模型等概念。首先概述了AI大模型的起源和技术发展背景。接着详细解释了小模型的特点和应用场景，包括在移动设备实时应用和物联网设备边缘计算等领域的使用情况。随后介绍了大语言模型的特点和使用场景，以及使用技巧。接着探讨了推理大模型的诞生背景、工作原理、推理能力分析，并以DeepSeek界面为例详细说明了其使用方式。最后，文章介绍了多模态大模型的特点和使用场景，并总结了不同模型的选择应根据问题特点进行，并非功能越丰富越好，推理模型在推理过程中可能出错，需注意使用场景。
摘要： 本文主要介绍了关于音视频通话、LLM（大型语言模型）和用OpenAI技术构建一个可视频通话的聊天机器人的内容。文章涵盖了准备工作、相关资源和服务、参考链接、部分关键命令等。首先，需要在机器上安装AI操作系统、设置LiveKit Cloud账户、创建应用模板和虚拟Python环境，并添加API密钥。接下来，利用DigitalOcean GitHub授权、LiveKit Cloud GitHub授权、Deepgram的语音转文字服务和OpenAI的API来增强机器人的智能对话能力。此外，文章还提供了一个前端演示demo页面的代码示例，包括连接LiveKit服务器、处理不同事件、打开摄像头等功能。最后，强调了浏览器支持WebRTC的重要性。整体而言，文章详细介绍了构建可视频通话的聊天机器人的步骤和相关技术。 关键词：音视频通话、LLM、OpenAI、视频通话聊天机器人、LiveKit、Deepgram、WebRTC。
本文介绍了ollama服务的配置和环境变量设置，包括地址路径`/etc/systemd/system/ollama.service`下的服务环境变量配置和Ollama提供的环境变量解释。文章还列出了Ollama的基本命令，如启动服务、创建模型、显示模型信息、运行模型等。同时提供了环境变量的默认值及相应解释。
