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agent一般是私有化部署,还是公有化部署

Answer

AI助手或智能代理(Agent)的部署可以是私有化部署,也可以是公有化部署,具体取决于应用场景、需求、安全考虑以及成本效益等因素。

  1. 私有化部署

    • 在企业或组织的内部网络中部署,通常用于处理敏感数据或需要高度定制化的服务。
    • 提供更高的安全性和隐私保护,因为系统不公开于互联网。
    • 允许更精细的控制和管理,适合有特定业务流程和需求的企业。
  2. 公有化部署

    • 在云服务提供商的基础设施上部署,通过互联网提供服务。
    • 易于扩展,维护成本较低,因为云服务商负责大部分的维护工作。
    • 适用于面向公众的服务,如在线客服机器人、开放平台的API服务等。

选择哪种部署方式取决于以下因素:

  • 数据敏感性:如果处理的数据非常敏感,私有化部署更有利于保护数据安全。
  • 成本:私有化部署可能需要更多的初始投资,而公有化部署可能带来更高的灵活性和可扩展性。
  • 维护能力:如果企业有足够的技术力量来维护私有化部署的系统,这可能是一个更好的选择。
  • 定制化需求:私有化部署更容易根据企业的特定需求进行定制。
  • 法规遵从性:某些行业或地区的法律法规可能要求企业必须进行私有化部署。

在实际应用中,一些企业可能会选择混合部署模式,即在私有云中部署核心的、敏感的业务组件,同时将一些非核心或较不敏感的组件部署在公有云上,以此来平衡安全性、成本和灵活性。

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2025-02-13
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2025-02-12
deepseek总是提示系统繁忙,如何解决,如果本地部署的话能解决吗,能的话怎么部署
DeepSeek 总是提示系统繁忙,目前本地部署并不适合普通用户。纳米 AI 搜索是较为稳定的第三方替代方案,其满血版推理能力接近官方但速度较慢,高速版速度快、体验流畅但推理能力稍弱。体验地址为: 如果您想进行本地部署,在 Linux 上部署相对简单,但需要有一张 4G 以上显存的 GPU 显卡。简单步骤如下: 1. 下载代码仓库。 2. 安装依赖(注意有两个依赖未放在 requirements.txt 里)。 3. 启动 webui 的 demo 程序,然后用浏览器登陆服务器的 ip:8080 就能试玩。这个 demo 本身提供了 3 个参数: server_name:服务器的 ip 地址,默认 0.0.0.0。 servic_port:即将开启的端口号。 local_path:模型存储的本地路径。 4. 第一次启动后生成语音时,需要看下控制台输出,它会下载一些模型文件,因此比较慢,而且可能因为网络的问题有各种失败。但是第一次加载成功了,后面就顺利了。 5. 基于这个基础已经可以开始拓展了,比如把它集成到 agent 的工具中去,比如结合 chatgpt 来做更拟人化的实时沟通。 6. webui 上可以设置的几个参数说明: text:指的是需要转换成语音的文字内容。 Refine text:选择是否自动对输入的文本进行优化处理。 Audio Seed:语音种子,这是一个数字参数,用于选择声音的类型,默认值为 2,是一个很知性的女孩子的声音。 Text Seed:文本种子,这是一个正整数参数,用于 refine 文本的停顿。实测文本的停顿设置会影响音色,音调。 额外提示词(可以写在 input Text 里):用于添加笑声、停顿等效果。例如,可以设置为。
2025-02-12
如何基于你的模型对一台工业设备(钢板划线印字装备)进行故障诊断和预测性维护,从以下几个方面进行分析 1.技术栈:数据采集与通讯,数据库,算法,前端,微服务、应用等,并进行软件选型 2.硬件选型:工业设备、边缘计算设备,软件部署硬件,分别列出性能最优和国产化替代方案 3.算法创新性:要求可发表高水平论文和申请发明专利 4.算法通用性:考虑如何通过一个通用模型经过简单配置适应不同船舶建造工业设备的故障诊断和预测性维护 5.考虑前后合理性,若以此进行招标,如何描述招标内容
以下是为您整合的相关内容: Transformer 模型和 BERT 模型: 模型训练与评估:定义模型后,传递训练数据集和验证数据集及训练时期数,训练完成后评估性能,如达到 85%准确率。 模型性能可视化:绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型:使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径,保存后可加载进行预测。 预测示例:对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI:检查模型签名,上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶,在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程: 策略:将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧:使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中,根据客户查询分类提供具体指令,如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串,使系统成为状态机,更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南: 战术:将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略:使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中,基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串,将系统变成状态机,通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。
2025-02-12
腾讯agent开发
AppAgent 是由腾讯开发的一种基于大型语言模型(LLM)的多模态 Agent 框架。 其主要特点和功能包括: 多模态代理:能够处理和理解多种类型的信息(如文本、图像、触控操作等)。 直观交互:通过模仿人类的直观动作(如点击和滑动屏幕)来与手机应用程序交互,能够在手机上执行各种任务,例如在社交媒体上发帖、帮用户撰写和发送邮件、使用地图、在线购物,甚至进行复杂的图像编辑等。 对于之后模仿数据的反利用也有不错的应用场景,例如互联网或 AI 或涉及到原型+UE 的工作都可以在基于模仿数据的基础上进行反推,进而让设计出的产品原型和 UE 交互更优解。 AppAgent 在 50 个任务上进行了广泛测试,涵盖了 10 种不同的应用程序。该项目由腾讯和德州大学达拉斯分校的研究团开发。 相关链接: 官方网站:https://appagentofficial.github.io 相关报道:https://x.com/xiaohuggg/status/1738083914193965528?s=20
2025-02-14
什么是Agent
Agent(智能体)是一种能够在环境中自主感知、思考并采取行动以实现特定目标的实体。它可以是软件程序,也可以是硬件设备。 从产品角度来看,比如我们的 Agent 可以是一个历史新闻探索向导,具有知识渊博、温暖亲切、富有同情心的性格,主导新闻解析和历史背景分析。为使角色更生动,可设计背景故事,明确其起源、经历和动机,定义性格特点、说话方式和风格,以及设计对话风格和角色技能。 在结合大型语言模型(LLM)的情况下,LLM Agent 能够利用大型语言模型的自然语言处理能力,理解用户的输入,并在此基础上进行智能决策和行动。其组成部分包括规划(负责将复杂任务分解成可执行的子任务,并评估执行策略)、记忆(包括短期记忆用于存储对话上下文,长期记忆存储用户特征和业务数据)、工具(如 API 调用、插件扩展等辅助手段)和行动(将规划和记忆转换为具体输出,包括与外部环境的互动或工具调用)。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,还包括规划(子目标分解、反思完善)、记忆(短期记忆、长期记忆)和工具使用(调用外部 API 获取额外信息)等方面。
2025-02-14
什么是agent
Agent(智能体)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 从产品角度看,比如我们的 Agent 可以是一个历史新闻探索向导,具有知识渊博、温暖亲切、富有同情心的性格,主导新闻解析和历史背景分析,为使其角色更生动,可设计背景故事,明确角色背景和身份、性格和语气、互动方式、技能等。 在结合大型语言模型(LLM)的情况下,LLM Agent 是指结合大型语言模型和自主智能体特性的系统,能够利用大型语言模型的自然语言处理能力,理解用户输入,并进行智能决策和行动。其组成部分包括规划(负责将复杂任务分解成可执行的子任务,并评估执行策略)、记忆(包括短期记忆用于存储对话上下文,长期记忆存储用户特征和业务数据)、工具(如 API 调用、插件扩展等辅助手段)、行动(将规划和记忆转换为具体输出,包括与外部环境的互动或工具调用)。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,还包括规划(子目标分解、反思完善)、记忆(短期记忆、长期记忆)、工具使用(调用外部 API 获取额外信息)等方面。
2025-02-12
谷歌agent
谷歌在今年的 Next 与 I/O 大会上连续发布了自己的 Agent 战略,并将其置于公司的 AI Stack 之上,Agent 成为接下来 Google App 的衍生。例如,从客服 Agent 到员工 Agent 再到代码 Agent,以及最新的 Google Plan Search,能够自动化多步骤执行搜索任务。如找附近有折扣的理发店并完成预约,它能理解需求、自动分解任务,调用 Google Map 等工具完成请求。这得益于 Gemini 1.5 Pro 的推理能力已达 GPT4 水平。2024 年,Anthropic 的 Computer Use、智谱 AI 的 AutoGLM 以及 Google 的 Gemini 2.0 都展示了 AI Agent 的突破性进展。在应用场景方面,Google 的 Gemini 还涉及 GUI Agent 类,为 Agent 提供更强的视觉感知能力。
2025-02-12
agent比较好用的应用是什么
以下是一些比较好用的 Agent 应用: 1. 构建平台: Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建各类问答 Bot,集成丰富插件工具拓展能力边界。 Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及部署到各种渠道。 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等场景,提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉优势,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 2. 项目应用: AppAgent:让 AI 模仿人类在手机上操作 APP,对于模仿数据的反利用有不错应用场景,例如优化产品原型和 UE 交互。由腾讯和德州大学达拉斯分校的研究团开发,是基于大语言模型的多模态代理,能处理和理解多种信息,执行各种任务。 3. 设计范式: Reflection(反思):类似于 AI 的自我纠错和迭代,如让 AI 写代码并自我检查修改,反复优化。 Tool Use:大语言模型调用插件,拓展 LLM 的边界能力。 Planning:较为新颖有前景的方式。 Multiagent:较为新颖有前景的方式。
2025-02-11
AI领域,传统机器学习,nlp,深度学习,大语言模型,rag,agent,请生成一张让普通人能看懂的AI领域概念图
以下是为您生成的 AI 领域概念图的相关解释: 人工智能(AI):一种目标,让机器展现智慧。 生成式人工智能(GenAI):一种目标,让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,如聚类。 强化学习:从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失。 深度学习:一种更厉害的手段,参照人脑有神经网络和神经元(因为有很多层所以叫深度),神经网络可用于多种学习方式。 大语言模型(LLM):是一类具有大量参数的“深度学习”模型。对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 AIGC(Artificial Intelligence Generated Content):利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。 ChatGPT:一个应用实例,通过投喂大量资料预训练后,会通过聊天玩“文字接龙游戏”。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型(LLM)的对话机器人,能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-02-11
dify私有化部署
以下是关于 Dify 私有化部署的相关信息: 1. 部署步骤: 通过云服务器进行部署,相关命令在宝塔面板的终端安装,例如在/root/dify/docker 目录下的 dockercompose 文件。 检查运行情况,若 nginx 容器无法运行,可能是 80 端口被占用,可将终端输出的代码粘贴给 AI 以解决。 在浏览器地址栏输入公网 IP(去掉宝塔面板地址栏后的:8888),随便填写邮箱密码建立知识库并进行设置。 2. 模型选择与配置: 可以选择国内有免费额度的模型,如智谱 AI。 以智谱 AI 为例,在其官网用手机号注册,添加 API keys 并查看免费额度,将钥匙复制保存。 随便创建应用,可先选择智谱 glm4 测试,然后点发布。 创建并复制 api 秘钥。 3. Dify 特点: 作为开源应用,易用性出色且功能强大,安装过程简单快捷,熟练用户约 5 分钟可在本地完成部署。 支持本地部署和云端应用,能应对工作流、智能体、知识库等。 本地部署需自行处理模型接入等问题,包括购买 API、接入不同类型模型,构建个人知识库时还需考虑数据量、嵌入质量和 API 费用等因素。
2024-09-20
私有化部署大模型的教材
以下是为您提供的私有化部署大模型的相关教材: 张梦飞:【全网最细】从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程 一、部署大语言模型 1. 下载并安装 Ollama 点击进入,根据您的电脑系统,下载 Ollama:https://ollama.com/download 下载完成后,双击打开,点击“Install” 安装完成后,将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样,表示安装完成:http://127.0.0.1:11434/ 2. 下载 qwen2:0.5b 模型(0.5b 是为了方便测试,下载快,自己设备充足的话,可以下载更大的模型) 如果您是 windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd,点击回车。 如果您是 Mac 电脑,按下 Command(⌘)+ Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 复制以下命令行,粘贴进入,点击回车。 回车后,会开始自动下载,等待完成(这里下载久了,可能会发现卡着不动,不知道下载了多少了。鼠标点击一下窗口,键盘点空格,就会刷新了) 下载完成后您会发现,大模型已经在本地运行了。输入文本即可进行对话。 【SD】向未来而生,关于 SDXL 您要知道事儿 SDXL 的大模型分为两个部分: 1. 第一部分,base+refiner 是必须下载的,base 是基础模型,我们使用它进行文生图的操作;refiner 是精炼模型,我们使用它对文生图中生成的模型进行细化,生成细节更丰富的图片。 2. 第二部分,是 SDXL 还有一个配套的 VAE 模型,用于调节图片的画面效果和色彩。 这三个模型,您可以关注我的公众号【白马与少年】,然后回复【SDXL】获取下载链接。 想要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型,首先我们要在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。接下来,将模型放入对应的文件夹中,base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下;vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。完成之后,我们启动 webUI,就可以在模型中看到 SDXL 的模型了。我们正常的使用方法是这样的:先在文生图中使用 base 模型,填写提示词和常规参数,尺寸可以设置为 10241024,进行生成。 基于多模态大模型给现实世界加一本说明书 大模型应用的利弊: 优点: 适应性极好,通过提示词工程,方便「适应各种奇葩需求」。 对算法的要求降低了不少,大部分功能由大模型提供,特别是非结构化信息的处理。 大模型的 API 访问方式简化了边缘设备的要求,无论在 Android、iOS、HarmonyOS或各种嵌入式设备上都能方便适配。「AGI 终将到来,拥抱未来,虽然路途艰难但相信方向是正确的。」 缺点: 大模型的推理时长目前仍是最大的障碍,传统目标检测或人脸识别优化后能达到 100~300ms,而大模型动则需要 10 秒的延时,限制了许多场景。 模型的幻象和错误率仍然较高,导致上述推理时长问题,在多链路的复杂应用中迅速变得不可行。 在大多数生产模式下,仍然需要使用云服务数据中心,提交的画面不可避免地涉及到隐私问题。 商业私有化部署是刚需,当下的开源模型离 GPT4 代差在半年以上,技术人员任重道远的。
2024-09-03
如何使用LLM分析企业的私有化数据,是否有工具推荐?
以下是关于使用 LLM 分析企业私有化数据及工具推荐的相关内容: RAG 加速器提供了数据抽取服务,这是基于 LLM 的解决方案。在利用 LLM 进行信息抽取时,需要了解构建抽取服务的基本组件和要点。 实现过程中,有两个简单但强大的思路可以提升性能: 1. 确保 LLM 以正确的格式回应。函数调用已成为确保 LLM 严格输出特定格式的新且相对靠谱的方法,可参考结构化输出文档,其中高层次的 LangChain API 展示了不同 LLM 如何调用工具和函数。 2. 使用参考样例。尽管没有样例也能设置抽取问题,但实际操作中,将输入和对应输出的样例纳入其中通常大有裨益,有时这些样例比指示本身更能有效指导 LLM 处理特定情况。在提取用例文档中,可以找到更多细节,助您从 LLMs 中提取更好的性能。
2024-09-02
私有化部署的大模型工具
以下是关于私有化部署的大模型工具的相关内容: Fooocus 部署: 大模型(base 和 Refiner)默认放在:Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\models\\checkpoints LoRA 模型默认放在:Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\models\\loras Fooocus 程序默认用到 3 个 SDXL 的模型,包括一个 base、一个 Refiner 和一个 LoRA。若单独安装,需下载三个模型: SDXL 基础模型:https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors refiner 模型:https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlrefiner1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors LoRA 模型:https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_offset_examplelora_1.0.safetensors 若部署了 SD 秋叶包,可共用模型(大模型和 LoRA),在 Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\modules\\path.py 中用 text 记事本打开,修改路径为秋叶包模型对应的路径,如大模型路径:sdwebui\\models\\Stablediffusion\\SDXL;LoRA 模型路径:sdwebui\\models\\lora。配置好后点击 run.bat 文件启动。 SDXL 本地部署: 大模型分为两个部分:第一部分,base + refiner 必须下载,base 用于文生图操作,refiner 用于对生成的模型细化以生成细节更丰富的图片;第二部分是配套的 VAE 模型,用于调节图片的画面效果和色彩。 可关注公众号【白马与少年】,回复【SDXL】获取模型下载链接。 在 webUI 中使用 SDXL 大模型,需在秋叶启动器中将 webUI 版本升级到 1.5 以上,将模型放入对应文件夹,base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下,vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下,启动 webUI 后可在模型中看到 SDXL 模型。 Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG 部署: 安装完后,确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动),可通过 ollama list 确认。 可通过 ollama 命令下载模型,如 Gemma(Google 推出的轻量级模型)、Mistral(欧洲法国 Mistral AI 团队推出的大模型)、Mixtral(Mistral AI 团队推出的 87B 的 MoE 模型)、Qwen(阿里巴巴推出的大模型)。
2024-08-16
如何在微信中私有化部署开源模型
在微信中私有化部署开源模型通常指的是将开源的人工智能模型部署到微信服务或微信小程序中,以便在微信环境中使用这些模型的功能。以下是一些基本步骤和考虑因素: 1. 选择合适的模型:根据你的需求选择合适的开源模型。例如,如果你需要一个文本处理模型,可能可以选择GPT系列模型。 2. 模型转换:一些模型可能需要转换为适合移动设备的格式,如使用TensorFlow Lite或Core ML等格式。 3. 微信小程序开发:如果你想在微信小程序中使用模型,需要使用微信小程序的开发框架进行开发。小程序提供了云开发功能,可以部署一些后端服务。 4. 服务器部署:对于需要较高计算能力的模型,可能需要在服务器上部署。你可以选择自己的服务器或使用云服务提供商的服务器。 5. API开发:将模型包装成API服务,这样微信小程序可以通过HTTP请求与模型交互。 6. 微信小程序与API集成:在小程序中使用微信提供的API接口与后端模型服务通信。 7. 安全性:确保你的API服务是安全的,使用HTTPS协议,并考虑使用微信的OAuth2.0进行用户认证。 8. 性能优化:根据需要对模型进行优化,以适应移动设备的计算能力限制。 9. 测试:在微信环境中对模型进行充分的测试,确保它在小程序中的性能和准确性。 10. 遵守微信政策:确保你的部署遵守微信的相关政策和法规,尤其是关于用户数据和隐私的部分。 11. 用户界面:为微信小程序设计用户界面,使用户能够方便地与模型交互。 12. 部署上线:完成开发和测试后,将你的小程序提交给微信审核,审核通过后即可上线。 请注意,私有化部署涉及到后端服务的搭建和前端的集成,可能需要一定的技术背景。如果你不熟悉服务器管理和API开发,可能需要寻求专业的开发人员帮助。同时,微信平台对于小程序有特定的技术要求和政策限制,需要在开发过程中严格遵守。
2024-04-18