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GPU 推理平台搭建

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很抱歉,目前知识库中没有关于 GPU 推理平台搭建的相关内容。但一般来说,搭建 GPU 推理平台需要考虑以下几个关键步骤:

  1. 硬件选择:根据您的需求和预算,选择合适的 GPU 型号和数量,同时要确保服务器或计算机的其他硬件能够支持 GPU 的高效运行。
  2. 操作系统和驱动安装:选择适合的操作系统(如 Linux),并正确安装 GPU 驱动程序。
  3. 深度学习框架配置:选择常用的深度学习框架(如 TensorFlow、PyTorch 等),并按照框架的要求进行配置和安装。
  4. 模型优化:对要进行推理的模型进行优化,例如模型压缩、量化等,以提高推理效率。
  5. 性能调优:通过调整参数、使用合适的算法等方式,对推理平台进行性能调优,以达到最佳的推理效果。

以上只是一个大致的步骤概述,实际搭建过程中可能会遇到各种具体的技术问题,需要根据您的具体情况进行分析和解决。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)
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ai为何使用GPU而不是CPU
AI 使用 GPU 而不是 CPU 主要有以下原因: 1. 强大的计算能力:GPU 在并行处理大量数据方面具有显著优势。例如,同年《Largescale Deep Unsupervised Learning using Graphics Processors》这篇论文指出,利用 GPU 比 CPU 快 70 倍,能将数周的工作压缩到几天甚至一天完成。 2. 适应深度学习需求:大型神经网络、输入的多个变量以及有效的反向传播 GPU 实现等方面,GPU 表现出色。如 MNIST 数据库能达到令人惊叹的 0.35%错误率。 3. 处理图形相关运算:GPU 原本就是为处理图像和图形相关运算工作而设计,其采用的核心技术如硬件 T&L 等,适合 AI 中的图形处理任务。 4. 分担 CPU 工作:GPU 的诞生源自对 CPU 的减负,使显卡减少对 CPU 的依赖,并进行部分原本 CPU 的工作。 5. 算力优势:算力可以直接转化为 GPU,一张显卡中的 GPU 是计算能力的关键。 6. 适应 AI 模型需求:当今所有 AI 模型都在使用大量专用芯片的 GPU 卡上运行。例如 NVIDIA A100 GPU 有 512 个“张量核心”,能大幅提高计算效率。但实际应用中,也存在一些限制,如数据传输、内存容量和优化方法等问题。
2025-02-14
comfyui的本地部署安装,GPU:RX6600 8G,CPU:R5 5600,内存:DDR4 8G*2
以下是关于 ComfyUI 本地部署安装的相关信息: ComfyUI 相比 WebUI,配置更低,系统资源占用更少,出图速度更快,最低可在小于 3G 的 GPU 上运行,甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行,但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置,最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存,12GB 流畅运行,推荐 16GB 以上。运行内存最低 32GB,越高越好,最低配会经常爆显存。玩 SDwebui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上显存的 NVIDIA 显卡(N 卡),内存在 16G 以上。硬盘会影响加载模型的速度,最好把软件和模型部署在 SSD 上。如果电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏,那玩 webui 和 ComfyUI 也没问题。配置上不封顶,根据自己的需求和预算来即可。 安装地址:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ,或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ,下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 节点存放目录:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录: 大模型:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae:D:\\COMFYUI\\ComFYUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可,这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件,将后缀.example 删除,然后右键用记事本打开。 您的电脑配置为 GPU:RX6600 8G,CPU:R5 5600,内存:DDR4 8G2,可能需要注意内存方面可能不太满足推荐配置,可能会影响运行效果。
2025-02-13
RuntimeError: All input tensors need to be on the same GPU, but found some tensors to not be on a GPU
以下是对您所遇到的报错“RuntimeError: All input tensors need to be on the same GPU, but found some tensors to not be on a GPU”的一些可能的解决方案: 1. 检查您的代码和模型设置,确保所有输入张量都被正确地分配到同一个 GPU 上。 2. 对于与显存相关的问题,如爆显存的情况,在训练时可以尝试调小批量大小,在推理时可以使用强制切片。 3. 调大虚拟内存,可能有助于解决一些与内存相关的报错。 同时,在处理与 AI 相关的报错时,还可能会遇到其他类似的问题,例如: 1. 页面文件太小,无法完成操作。解决方法是增大系统虚拟内存大小。 2. 出现“torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory”报错,通常是爆显存了。 3. 遇到“DataLoader workerexited unexpectedly”报错,可把虚拟内存再调大一点。 4. “CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling 'cublasCreate'”报错,一般也是爆显存。 5. “'HParams' object has no attribute 'xxx'”报错,可能是无法找到音色,一般是配置文件和模型没对应,打开配置文件拉到最下面查看是否有训练的音色。 6. “The expand size of the tensor at nonsingleton dimension 0”报错,可把 dataset/44k 下的内容全部删除,重新走一遍预处理流程。 7. “Given groups=1, weight of size to have 256 channels, but got 768 channels instead”报错,可能是 vec256 的模型用了 vec768 的配置文件,反之亦然,请参考旧模型兼容,确认配置文件和模型维度对应。 8. “配置文件中的编码器与模型维度不匹配”报错,可能是在修改配置文件中的“speech_encoder”时修改错了,检查配置文件中的“ssl_dim”一项,如果这项是 256,那您需要确认配置文件和模型维度的对应关系。
2025-01-17
常见GPU卡介绍与比较
以下是常见 GPU 卡的介绍与比较: 在选择 GPU 作为 AI 基础设施时,需要考虑多个因素: 训练与推理方面:训练大型 Transformer 模型通常需要在机器集群上完成,最好是每台服务器有多个 GPU、大量 VRAM 以及服务器之间的高带宽连接。许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益,但获取较难且通常需要长期合作承诺。如今,NVIDIA A100 常用于大多数模型训练。对于大型语言模型(LLM)的推理,可能需要 H100 或 A100,而较小的模型如 Stable Diffusion 则对 VRAM 需求较少,初创公司也会使用 A10、A40、A4000、A5000 和 A6000 甚至 RTX 卡。 内存要求方面:大型 LLM 的参数数量众多,无法由单张卡容纳,需要分布到多个卡中。 硬件支持方面:虽然绝大多数工作负载在 NVIDIA 上运行,但也有公司开始尝试其他供应商,如谷歌 TPU 和英特尔的 Gaudi2,但这些供应商面临的挑战是模型性能高度依赖软件优化。 延迟要求方面:对延迟不太敏感的工作负载可使用功能较弱的 GPU 以降低计算成本,而面向用户的应用程序通常需要高端 GPU 卡来提供实时用户体验。 峰值方面:生成式 AI 公司的需求经常急剧上升,在低端 GPU 上处理峰值通常更容易,若流量来自参与度或留存率较低的用户,以牺牲性能为代价使用较低成本资源也有意义。 此外,算力可以理解为计算能力,在电脑中可直接转化为 GPU,显卡就是 GPU,除了 GPU 外,显存也是重要参数。GPU 是一种专门做图像和图形相关运算工作的微处理器,其诞生是为了给 CPU 减负,生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。
2025-01-06
GPU的计算特性
GPU(图形处理器)具有以下计算特性: 1. 专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上做图像和图形相关运算工作的微处理器。 2. 诞生源自对 CPU 的减负,使显卡减少了对 CPU 的依赖,并进行部分原本 CPU 的工作,尤其是在 3D 图形处理时。 3. 所采用的核心技术有硬件 T&L(几何转换和光照处理)、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素 256 位渲染引擎等,硬件 T&L 技术可以说是 GPU 的标志。 4. 生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。 5. 在矩阵乘法方面表现出色,早期使用游戏用的 GPU 能使运算速度提高 30 倍。 6. 随着 AI 领域的发展而不断发展,例如在训练神经网络方面发挥重要作用。
2025-01-06
常见GPU卡介绍与比较
以下是常见 GPU 卡的介绍与比较: 在 AI 基础设施的考虑因素中,比较 GPU 时需要关注以下几个方面: 训练与推理: 训练 Transformer 模型除了模型权重外,还需要存储 8 字节的数据用于训练。内存 12GB 的典型高端消费级 GPU 几乎无法用于训练 40 亿参数的模型。 训练大型模型通常在机器集群上完成,最好是每台服务器有多个 GPU、大量 VRAM 以及服务器之间的高带宽连接。 许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益,但截至目前很难找到在 NVIDIA H100 上运行的模型,且通常需要一年以上的长期合作承诺。如今,更多选择在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练,但对于大型集群,仍需要长期承诺。 内存要求: 大型 LLM 的参数数量太多,任何卡都无法容纳,需要分布到多个卡中。 即使进行 LLM 推理,可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型(如 Stable Diffusion)需要的 VRAM 要少得多,初创公司也会使用 A10、A40、A4000、A5000 和 A6000,甚至 RTX 卡。 硬件支持: 虽然绝大多数工作负载都在 NVIDIA 上运行,但也有一些公司开始尝试其他供应商,如谷歌 TPU、英特尔的 Gaudi2。 这些供应商面临的挑战是,模型的性能往往高度依赖于芯片的软件优化是否可用,可能需要执行 PoC 才能了解性能。 延迟要求: 对延迟不太敏感的工作负载(如批处理数据处理或不需要交互式 UI 响应的应用程序)可以使用功能较弱的 GPU,能将计算成本降低多达 3 4 倍。 面向用户的应用程序通常需要高端 GPU 卡来提供引人入胜的实时用户体验,优化模型是必要的,以使成本降低到可管理的范围。 峰值: 生成式 AI 公司的需求经常急剧上升,新产品一经发布,请求量每天增加 10 倍,或者每周持续增长 50%的情况并不罕见。 在低端 GPU 上处理这些峰值通常更容易,因为更多的计算节点可能随时可用。如果这种流量来自于参与度较低或留存率较低的用户,那么以牺牲性能为代价使用较低成本的资源也是有意义的。 此外,算力可以直接转化成 GPU,电脑里的显卡就是 GPU。一张显卡除了 GPU 外,显存也是很重要的参数。GPU 的生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。GPU 作为一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器,其诞生源自对 CPU 的减负,使显卡减少了对 CPU 的依赖,并进行部分原本 CPU 的工作。
2025-01-06
我需要以无代码的形式搭建一个数据大屏,有哪些工具可以满足我的需求
目前市面上有一些无代码工具可以帮助您搭建数据大屏,例如: 1. 阿里云 DataV:提供丰富的可视化组件和模板,操作相对简单。 2. 腾讯云图:支持多种数据源接入,具备强大的可视化编辑能力。 3. 帆软 FineReport:功能较为全面,能满足多样化的大屏搭建需求。 您可以根据自己的具体需求和使用习惯选择适合的工具。
2025-02-17
有什么用于搭建页面的ai应用吗
以下是一些用于搭建页面的 AI 应用: 1. 韦恩:扣子“AI 应用”入门 选择桌面网页,进入界面编排页面。 左侧有组件、模板和结构,组件包括布局组件、展示组件、输入组件和 AI 组件等。 中间是页面布局,左侧组件拖入并通过右侧的属性面板、事件面板进行设置。 右侧是属性面板和事件面板,不同组件的事件种类不同。 模板部分有官方提供的参考模板,结构部分方便找到页面及相关组件。 2. Wix ADI 网址:https://www.wix.com/ 特点:基于用户提供的信息自动生成定制化网站,提供多个设计选项和布局,集成了 SEO 工具和分析功能。 3. Bookmark 网址:https://www.bookmark.com/ 特点:AIDA 通过询问用户几个简单问题快速生成网站,提供直观的拖放编辑器,包括多种行业模板和自动化营销工具。 4. Firedrop 网址:https://firedrop.ai/ 特点:Sacha 是 AI 设计助手,可根据用户指示创建和修改网站设计,提供实时编辑和预览功能,包含多种现代设计风格和自定义选项。 5. The Grid 网址:https://thegrid.io/ 特点:Molly 是 AI 设计助手,可自动调整网站设计和布局,基于内容和用户互动优化,支持多种内容类型。 此外,还有韦恩:扣子“AI 应用”进阶中提到的邮票收藏馆应用的搭建案例,包括业务背景与逻辑梳理、页面设计等方面。
2025-02-17
使用COZE搭建智能体的步骤
使用 COZE 搭建智能体的步骤如下: 1. 梳理手捏 AI Agent 的思路: 在上篇文章中提到过 Prompt 工程的必备能力,即通过逻辑思考,从知识经验中抽象表达出关键方法与要求,这一理念同样适用于在 Coze 中创建 AI Agent。 搭建工作流驱动的 Agent 简单情况可分为 3 个步骤: 规划:制定任务的关键方法,包括总结任务目标与执行形式,将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系,设计每个子任务的执行方法。 实施:分步构建和测试 Agent 功能。 完善:全面评估并优化 Agent 效果。 2. 分步构建和测试 Agent 功能: 首先进入 Coze,点击「个人空间 工作流 创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求,自定义工作流信息。 点击确认后完成工作流的新建,可以看到整个编辑视图与功能。 其中,左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,实际用上的有: 插件:提供一系列能力工具,拓展 Agent 的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频,因为无法通过 LLM 生成,就需要依赖插件来实现。 大模型:调用 LLM,实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码:支持编写简单的 Python、JS 脚本,对数据进行处理。 而编辑面板中的开始节点、结束节点,则分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 接下来,按照流程图,在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点,即可完成工作流框架的搭建。 3. 全面评估并优化 Agent 效果: 整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。
2025-02-17
使用什么工具搭建智能体
搭建智能体可以使用以下工具和方法: 1. 在品牌卖点提炼中: 按照市场营销逻辑组织智能体结构,包括品牌卖点定义与分类助手、品牌卖点提炼六步法、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等。 还可使用一些未在结构中体现但有效的分析工具,如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素。 2. 使用 Coze 在微信里搭建机器人: 需要字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具。 要有微信公众号订阅号或服务号的管理权。 3. 用扣子搭建智能体: 扣子平台上有多种类型的插件,如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容等的 API,还可自定义插件。 工作流就像可视化拼图游戏,可将插件、大语言模型、代码块等功能组合,由多个小块块(节点)组成,包括开始和结束的小块块,不同小块块可能需要不同信息才能工作。 还可使用知识库。
2025-02-17
通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话
通过飞书机器人与 Coze 搭建智能体进行对话,实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐,具体步骤如下: 1. 前期准备: 设计 AI 稍后读助手的方案思路,包括简化“收集”(实现跨平台收集功能,支持电脑(web 端)、安卓、iOS 多端操作,输入 URL 完成收集,借鉴微信文件传输助手通过聊天窗口输入)、自动化“整理入库”(自动整理每条内容的关键信息,支持跨平台查看)、智能“选择”推荐(根据收藏记录和阅读兴趣生成阅读计划)。 2. 逐步搭建 AI 智能体: 经过配置得到两个可用工作流(整理入库、选择内容),将其编排为完整智能体。 配置过程包括创建 Bot、填写 Bot 介绍、切换模型为“通义千问”、把工作流添加到 Bot 中、新增变量{{app_token}}、添加外层 bot 提示词,完成后可在「预览与调试」窗口与智能体对话并使用全部功能。
2025-02-16
帮我找一些具有文件上传功能的AI智能体或应用的搭建教程
以下是一些具有文件上传功能的 AI 智能体或应用的搭建教程: 使用 Coze 搭建: 方法一:直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架,将工作流逻辑集中在工程模板端,实现前后端分离的处理方式。 方法二:直接调用大模型 API,并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制,将交互流程完全放入前端代码中。 实现文件上传:通过 Coze 的,用户可将本地文件上传至 Coze 的云存储。在消息或对话中,文件上传成功后可通过指定 file_id 来直接引用该文件。 Coze 的 API 与工作流执行:关于 API 的使用及工作流执行流程可以参考。 设计界面:搭建 Demo 最简单的方式是首先绘制草图,然后借助多模态 AI 工具(如 GPT/Claude)生成初步的前端结构代码。前端开发语言包括 HTML 用于构建网页基础框架,定义整体页面结构;CSS 负责网页布局样式美化;JavaScript 实现交互逻辑,如信息处理、网络请求及动态交互功能。 Stuart 教学 coze 应用中的“上传图片”: 传递上传图片地址:首先,把工作流的入参设置为 File>Image。然后,注意代码内容,其中 ImageUpload1 部分是可以替换成实际的文件上传组件的组件名称的,一个引号,一个大括号都不能错。 获得图片 URL:接下来就比较简单了,工作流中可以直接用这个 image 变量,也可以用 string 模式输出,它会在工作流中变成图片的 URL。 无企业资质也能 coze 变现: 以 API 形式链接 Zion 和 Coze:同理也可以为 dify、kimi 等给任何大模型&Agent 制作收费前端。参考教程: 自定义配置:变现模版 UI 交互、API、数据库等拓展功能,支持在 Zion 内自由修改,可参考文档配置。相关链接:支付: 微信小程序变现模版正在开发中,不久将会上线。目前实现小程序端可以通过 API 形式搭建。 Zion 支持小程序,Web,AI 行为流全栈搭建,APP 端全栈搭建 2025 上线。
2025-02-16
LLM 训练推理模型有哪些
以下是一些常见的 LLM 训练推理模型: 1. FengshenbangLM: 地址: 简介:是 IDEA 研究院认知计算与自然语言研究中心主导的大模型开源体系,开源了姜子牙通用大模型 V1,是基于 LLaMa 的 130 亿参数的大规模预训练模型,具备翻译、编程、文本分类、信息抽取、摘要、文案生成、常识问答和数学计算等能力。除姜子牙系列模型之外,还开源了太乙、二郎神系列等模型。 2. BiLLa: 地址: 简介:开源了推理能力增强的中英双语 LLaMA 模型。较大提升 LLaMA 的中文理解能力,并尽可能减少对原始 LLaMA 英文能力的损伤;训练过程增加较多的任务型数据,利用 ChatGPT 生成解析,强化模型理解任务求解逻辑;全量参数更新,追求更好的生成效果。 3. Moss: 地址: 简介:支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型,MOSS 基座语言模型在约七千亿中英文以及代码单词上预训练得到,后续经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练具备多轮对话能力及使用多种插件的能力。 此外,Andrej Karpathy 的相关介绍中提到了 LLM 训练的一些情况,如训练过程涉及大约 10TB 的文本,通常来源于互联网的抓取,需要大量的互联网资源和一个 GPU 集群,费用大约 200 万美元。Karpathy 的视频还详细介绍了 LLM 训练的全部过程,包括预训练、有监督微调和强化学习等。
2025-02-16
DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一
DeepSeek 深度推理+联网搜索目前断档第一,具有以下特点和成就: 发布了大一统模型 JanusPro,将图像理解和生成统一在一个模型中。 统一 Transformer 架构,使用同一个模型就能完成图片理解和生成。 提供 1B 和 7B 两种规模,适配多元应用场景。 全面开源,支持商用,MIT 协议,部署使用便捷。 Benchmark 表现优异,能力更全面。 模型(7B):https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 模型(1B):https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 官方解释:JanusPro 是一种新型的自回归框架,通过将视觉编码解耦为独立路径解决先前方法局限性,利用单一统一 Transformer 架构处理,缓解视觉编码器角色冲突,增强框架灵活性,超越之前统一模型,匹配或超过特定任务模型性能,成为下一代统一多模态模型有力候选者。 下载地址:https://github.com/deepseekai/Janus 官方频道: 微信公众号:DeepSeek 小红书:@DeepSeek(deepseek_ai) X DeepSeek R1 的成就: App Store 排名:冲到美国区 App Store 第一名,超越 OpenAI 的 ChatGPT。 口碑与技术实力:依靠技术实力和口碑赢得用户认可,没有市场部和市场投放。 技术特点: 性能与成本:效果比肩顶尖闭源模型 o1,价格仅为 o1 的 27 分之一。 开源与创新:开源让行业认知整体拉齐,得到全世界尊重和喜爱。 创新模型 R1 Zero:跳过监督微调训练,发现模型思考能力可自我涌现。 影响: 行业影响:引发美国科技界恐慌,Meta 内部对 DeepSeek V3 出色表现感到震惊。 市场影响:低成本和高性能使英伟达市场地位受挑战,股价短期内大跌超 3%,市值蒸发超 300 亿美元(27 日盘前又跌 14%)。 未来展望: 开源模型的进步将超越闭源模型,顶级模型推理价格急速下降,技术更加普惠平权。 AI 编程将随着模型能力提高显著提升效率并降低门槛,AI 创作能力不断提升,催生更多 AI 创作的可消费内容形式。
2025-02-08
未来类似deepseek这种推理大模型普及,结构化提示词是不是会成为过时的知识
未来类似 DeepSeek 这种推理大模型普及,结构化提示词不会成为过时的知识。 虽然未来模型可能在某些情况下无需提示词,仅通过简单对话就能理解用户意图,但基础的如何与模型对话的认知仍需具备,这就涉及提示词。例如李继刚老师的结构化提示词能让模型给出更优质、完整的答案。操作过程中有很多有意思的提示词,如“酷老师”“抬杠高手”等,近期提示词有升级,李继刚老师将其玩到新高度,cloud 等大语言模型可直接显示编译结果内容。输入特定提示词可生成卡片,小创业项目可利用并改变提示词形成独到见解或小应用。 从工程视角看,AI 提示词在游戏创作及优化中也有应用。此外,提示工程的本质是提供足够的信息来明确指定要求,即使模型在理解上下文方面变得更好,能够清晰地陈述目标始终很重要,仍需要明确预期结果的能力和技巧。未来可能会更多地利用提示工程来让模型为我们生成、调整提示词,对于没有太多提示工程经验的人来说,提示词生成器可以帮助他们。未来的提示可能更像是一种自省,模型会尝试理解用户真正在思考什么、需要什么。 在 R1 时代,使用 AI 提示词的关键在于提供足够的背景信息,而非复杂的结构。简单大白话仍然有效,但信息量不足则难以得到理想结果。示例和框架可帮助理清思路,但最终影响在于用户的思考和表达。利用乔哈里视窗分析信息需求,避免过度指令化,让 AI 自由思考,从而激发更高的创意和效果。“有用的不是技巧,而是你的思考!”
2025-02-07
开源的开源的 LLM 微调推理,agent开发平台
以下是为您整理的关于开源的 LLM 微调推理、agent 开发平台的相关内容: LLM 作为 Agent 的“大脑”的特点: 1. 知识获取能力:通过预训练学习大量语言数据,掌握丰富语言信息和常识知识,能处理多种任务。 2. 指令理解:擅长解析人类语言指令,采用深度神经网络进行自然语言理解和生成,精准理解意图。 3. 泛化能力:在未见过的数据上表现良好,能利用先前知识处理新挑战,形成对语言结构的通用理解。 4. 推理和规划:能够进行逻辑推理和未来预测,分析条件制定最佳行动方案,在复杂环境中做出理性选择。 5. 交互能力:拥有强大对话能力,在多人多轮次对话中自然流畅交流,改善用户体验。 6. 自我改进:基于用户反馈和效果评估,通过调整参数、更新算法提升性能和准确性。 7. 可扩展性:可根据具体需求定制化适配,针对特定领域数据微调提高处理能力和专业化水平。 相关产品和平台: 1. ComfyUI:可在其中高效使用 LLM。 2. Vercel AI SDK 3.0:开源的工具,可将文本和图像提示转换为 React 用户界面,允许开发者创建丰富界面的聊天机器人。 3. OLMo7BInstruct:Allen AI 开源的微调模型,可通过资料了解从预训练模型到 RLHF 微调模型的所有信息并复刻微调过程。 4. Devv Agent:能提供更准确、详细的回答,底层基于 Multiagent 架构,根据需求采用不同 Agent 和语言模型。 实例探究: 1. ChemCrow:特定领域示例,通过 13 个专家设计的工具增强 LLM,完成有机合成、药物发现和材料设计等任务。 2. Boiko et al. 研究的 LLM 授权的科学发现 Agents:可处理复杂科学实验的自主设计、规划和执行,能使用多种工具。
2024-12-12
开源大模型训练推理,应用开发agent 平台
以下是一些关于开源大模型训练推理、应用开发 agent 平台的相关信息: Agent 构建平台: Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具,适用于构建各类问答 Bot。 Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,可将 Copilot 部署到多种渠道。 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、知识等,并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。 Gemini 相关:大型语言模型的推理能力在构建通用 agents 方面有潜力,如 AlphaCode 团队构建的基于 Gemini 的 agent 在解决竞争性编程问题方面表现出色。同时,Gemini Nano 提升了效率,在设备上的任务中表现出色。 成为基于 Agent 的创造者的学习路径:未来的 AI 数字员工以大语言模型为大脑串联工具。Agent 工程如同传统软件工程学有迭代范式,包括梳理流程、任务工具化、建立规划、迭代优化。数字员工的“进化论”需要在 AI 能力基础上对固化流程和自主思考作出妥协和平衡。
2024-12-12
当前国内逻辑推理能力最强的大模型是什么
目前国内逻辑推理能力较强的大模型有以下几种: 1. Baichuan213BChat(百川智能):是百川智能自主训练的开源大语言模型。在逻辑推理、知识百科、生成与创作、上下文对话等基础能力上排名 200 亿参数量级国内模型第一,其中逻辑推理能力超过 34B 参数量级的大模型,生成与创作能力超过 72B 参数量级的模型。可应用于小说/广告/公文写作等内容创作场景、智能客服/语音助手以及任务拆解规划等场景,还能部署在教育、医疗、金融等垂直行业中应用,同时可部署在低算力终端处理基础智能任务。 2. 智谱清言(清华&智谱 AI):是智谱 AI 和清华大学推出的大模型产品,基础模型为 ChatGLM 大模型。在工具使用排名国内第一,在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。可应用于 AI 智能体方面相关的应用,包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景,在较复杂推理应用上的效果也不错,广告文案、文学写作方面也是很好的选择。 3. 文心一言 4.0API(百度):在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一。另外在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三。能力栈较为广泛,可应用于查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面,在科学研究、教育、工业方面的落地能力也值得关注。
2024-12-08
国内用那个平台或网站设计 logo 比较好
以下是一些国内可以用于设计 logo 的平台或网站: 1. Looka:在线 Logo 设计平台,利用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好,生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands:AI 驱动的品牌创建工具,通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill:其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化设计,用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr:提供简单易用的设计工具,用户可拖放设计,利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva:广受欢迎的在线设计工具,提供 Logo 设计模板和元素,有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands:Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具,根据用户输入快速生成方案。 7. 标小智:中文 AI Logo 设计工具,利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具:https://waytoagi.com/category/20 。使用这些工具时,通常可根据品牌理念和视觉偏好,通过简单交互获得一系列设计方案,并进一步定制和优化,直到满意为止。
2025-02-13
我做餐饮服务相关的投标文件,能用到哪些ai工具或平台能让我提高工作效率
以下是一些在制作餐饮服务投标文件时可能提高工作效率的 AI 工具和平台: 1. AutogenAI:伦敦初创公司开发的基于生成型人工智能的工具,声称可以帮助企业撰写更强的提案,提高中标率。能将撰写强大提案的过程加快 800%,同时降低 10%的采购成本。 2. Synthesia:允许用户创建由 AI 生成的高质量视频,包括数字人视频。可用于制作营销视频、产品演示等。 3. HeyGen:基于云的 AI 视频制作平台,用户可从 100 多个 AI 头像库中选择,并通过输入文本生成数字人视频。适合制作营销视频和虚拟主持人等。 4. Jasper AI:人工智能写作助手,可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等。提供多种语气和风格选择,写作质量较高。 5. Copy.ai:AI 营销文案生成工具,可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容。有免费和付费两种计划。 6. Writesonic:AI 写作助手,专注于营销内容创作,如博客文章、产品描述、视频脚本等。提供多种语气和行业定制选项。 您还可以查看 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/sites?tag=8)获取更多相关信息。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-12
腾讯系ai生成视频的平台
腾讯系生成视频的平台主要有以下两个: 1. 腾讯 Hunyuan:这是一个 130 亿参数的开源视频模型。具有高质量视频生成能力,动作连贯自然,镜头切换灵活。具备强大语义跟随能力,适配新一代语言模型作为文本编码器,采用类似 Sora 的 DiT 架构,显著提升影视级动态表现力。其官网为:https://aivideo.hunyuan.tencent.com ,代码:https://github.com/Tencent/HunyuanVideo 2. 腾讯智影:具有数字人播报功能。 此外,通过 ChatGPT 生成文案,将文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内,也可实现短视频自动生成。比如手机版剪映的图文成片功能。区别于专业剪辑软件复杂的操作页面,这类 AI 视频制作工具让大众生产视频更轻松上手。
2025-02-10
有生成MG动画的AI平台吗
目前有一些涉及动画生成的 AI 平台,例如 Kinetix(https://www.kinetix.tech/)、DeepMotion(https://www.deepmotion.com/)、RADiCAL(https://getrad.co/)、Move Ai(https://www.move.ai/)和 Plask(https://plask.ai/)。这些平台在动画生成方面具有一定的创新性和实用性,但可能并非专门用于生成 MG 动画。
2025-02-08
如果想用几张照片,驱动自己的数字人视频,有哪个平台可以搞
以下是一些可以用照片驱动生成数字人视频的平台及使用方法: 1. HEYGEN: 优点:人物灵活,五官自然,视频生成很快。 缺点:中文的人声选择较少。 使用方法: 点击网址注册后,进入数字人制作,选择Photo Avatar上传自己的照片。 上传后效果如图所示,My Avatar处显示上传的照片。 点开大图后,点击Create with AI Studio,进入数字人制作。 写上视频文案并选择配音音色,也可以自行上传音频。 最后点击Submit,就可以得到一段数字人视频。 2. DID: 优点:制作简单,人物灵活。 缺点:为了防止侵权,免费版下载后有水印。 使用方法: 点击上面的网址,点击右上角的Create vedio。 选择人物形象,你可以点击ADD添加你的照片,或者使用DID给出的人物形象。 配音时,你可以选择提供文字选择音色,或者直接上传一段音频。 最后,点击Generate vedio就可以生成一段视频。 打开自己生成的视频,可以下载或者直接分享给朋友。 3. KreadoAI: 优点:免费(对于普通娱乐玩家很重要),功能齐全。 缺点:音色很AI。 使用方法: 点击上面的网址,注册后获得120免费k币,这里选择“照片数字人口播”的功能。 点击开始创作,选择自定义照片。 配音时,你可以选择提供文字选择音色,或者直接上传一段音频。 打开绿幕按钮,点击背景,可以添加背景图。 最后,点击生成视频。 4. 出门问问Mobvoi:提供了照片数字人的工作流及语音合成(TTS)API,可参考相关效果展示及工作流作者、创意策划等信息。 5. 剪映数字人“个性化”: 尽管剪映有很多公模数字人,但私模数字人更受欢迎。 使用方法: 第一步打开谷歌浏览器,点击链接https://github.com/facefusion/facefusioncolab 并点击open colab就进到程序主要运行界面,在右上角点击“代码执行程序”选择“全部运行”就行,无需安装,无需付费。点击红框对应的URL就会打开操作界面。 第二步,点击“source”上传自己的照片和“target”上传之前的剪映数字人视频,保持默认参数,点击“START”就能生成。 第三步:等着自己专属的数字人视频出炉。
2025-02-07
有什么免费好用的文生图平台?
以下是一些免费好用的文生图平台: 智谱清言 文心一言 ComfyUI 此外,还有一些相关的文生图工具和平台,如: Pika:擅长动画制作,并支持视频编辑。网址:https://pika.art/ https://discord.gg/pika 已收费。 PixVerse:网址:https://pixverse.ai/ 人少不怎么排队,还有换脸功能 GigaStudio:网址:https://studio.gigaai.cc/ 10 个免费极光,创作者可申请免费会员,文生视频效果好 Neverends:网址:https://neverends.life/create 2 次免费体验,操作傻瓜 Dreamina:网址:https://dreamina.jianying.com/ 剪映旗下,动作幅度有很大升级 更多相关信息可参考:
2025-02-06