什么是 Aspire
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本地部署 deepseek janus pro 文生图大模型
Hello, 大家新年好。
在这个春节期间最火的显然是 DeepSeek 了。据不负责统计朋友圈每天给我推送关于 DeepSeek 的文章超过20篇。打开知乎跟B站也全是 DeepSeek 相关的内容。不过大部分的内容都是关于 DeepSeek R1 推理模型有多牛逼。在这里就不多说关于 R1 的废话了，因为大家已经看腻了。
R1 在本地用 ollama 跑了一下，太简单了，都没必要写个教程。除了 R1 今天还在本地部署成功了 DeepSeek 的 Janus Pro 模型。
什么是 Janus Pro
Janus-Pro是一种创新的自回归框架，其统一了多模态理解与生成任务。该框架通过将视觉编码解耦到不同的处理路径（同时仍使用单一统一的Transformer架构进行信息处理），有效解决了先前方法的局限性。这种解耦机制不仅缓解了视觉编码器在理解与生成双重角色间的冲突，还显著提升了框架的灵活性。Janus-Pro在性能上超越了以往的统一模型，并达到甚至超越了专用任务模型的表现水平。凭借其架构简洁性、高度灵活性和卓越有效性，Janus-Pro有望成为下一代统一多模态模型的重要技术方向。
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Sk结合webapi Mvc 使用
前面几篇文章，大概把 SemanticKernel 的基本用法讲完了。上面的示例都是基于控制台程序实现的。因为微软的文档上是这么实现的，自然我就抄过来了。最近我在考虑如何把 SemanticKernel 导入到生产环境。比如我们想要通过一个 WebAPI 来提供 chat 服务。那么我们就需要把 SemanticKernel 跟 ASP.NET Core 结合起来使用。咋一想好像还挺简单。但是，仔细想想可能还真没那么简单。
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使用 sk 进行向量操作
先祝大家 2025 新年好。
在 2024 年落地的 LLM 应用来看，基本上都是结合 RAG 技术来使用的。因为绝大多数人跟公司是没有 fine-turning 的能力的。不管是在难度还是成本的角度看 RAG 技术都友好的多。
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kernel memory 让 sk 记住更多内容
Kernel Memory (KM) 是一种多模态 AI 服务，专注于通过自定义的连续数据混合管道高效索引数据集。它支持检索增强生成（RAG）、合成记忆、提示工程以及自定义语义记忆处理。KM 支持自然语言查询，从已索引的数据中获取答案，并提供完整的引用和原始来源链接。
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