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部署私有大模型需要什么显卡

Answer

部署私有大模型对显卡的要求如下:

  • 显存是显卡选择的第一要素,生成速度优先级相对较低。
    • SD1.5 版本的底模 6G 显存能勉强跑,8G 显存可较流畅生成图片和炼制 lora,12G 能流畅使用 Dreambooth 微调大模型。
    • 即将到来的 SDXL 对显卡性能要求更高,8G 显存起步,建议 16G 显存,微调大模型可能需要 20G 以上的显存,只有 4090 和 3090 能较好应对。
  • 预算不足时,可选择 30 系显卡或二手显卡。但不建议选择 P40 之类超大显存但速度超级慢的卡。
  • 常见显卡中,4090 生成 512 的图可跑进 1 秒内。
  • 对于一些垂直场景的专有技能模型,极端情况下单机单卡,如消费级显卡 3090、3080、RTX 显卡也可以使用。

综合多方评测结论,4090 是用于 SD 图像生成综合性价比最高的显卡。如果有打算进行 Dream booth 微调大模型,硬盘空间要准备充足,一次训练可能会产生几十 G 的文件。同时,其他电脑配件只要不太差即可,内存建议 32GB 以上。硬盘方面,不建议考虑机械盘,可选择国产固态。

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References

Stable Diffusion电脑配置选购指南

其他电脑配件只要不太差就行了,要使用SDXL的话内存建议32GB以上。以前可能执着于要搭配好的电源主板等等,现在觉得国产的虽然没那么好,但是价格有便宜下来也可以,选择带有保修服务的商家就可以更放心一点了。如果预算不足的话,其他硬件都可以压一压,i9压成i5就省下不少。但是硬盘这一块我建议可以不用考虑买机械盘了,上个500块的长江存储2T的国产固态做系统盘,再买个1000块的4T国产固态做仓库盘,就很美好了。机械硬盘性价比不高,要买建议买大容量的。如果有打算进行Dream booth微调大模型的话,那么硬盘空间要准备多一点,一次训练可能会产生几十G的文件,基本上都需要多次训练测试,空间很快就满了。最后,综合我看过的多方评测的结论,4090才是用于SD图像生成综合性价比最高的显卡哈哈哈,贵的比较值得,其他便宜一点的代价是更大的损失。有志于深入研究SD图像生成的同学都可以考虑配备一个,工欲善其事,必先利其器。

Stable Diffusion电脑配置选购指南

显卡的选择中显存是第一要素,生成速度优先级相对较低。SD1.5版本的底模6G显存也能勉强跑,8G显存就可以比较流畅的生成图片和炼制lora,12G可以流畅的使用Dreambooth微调大模型。下图为Dreambooth的显存使用要求:即将到来的SDXL对显卡性能要求上了一个台阶,目前我了解到的参数是8G显存起步,建议16G显存,微调大模型可能需要20G以上的显存,只有4090和3090顶得住哈哈。预算不足的话选择30系的显卡,或者二手显卡也是一个选择,总比跑不动炸显存要好。至于P40之类超大显存但速度超级慢的卡我不太了解,这边不建议普通用户选择。下图为SDXL的显存使用要求:下方的常见显卡跑图性能、性价比表可以作为参考之一,数据并非100%准确。我的个人体验是4090生成512的图可以跑进1秒内,M1 Max的则可能需要10秒左右。(再次强调,MAC虽然勉强能跑,但不适合正式使用,不建议折腾)

周鸿祎免费课AI系列第二讲-企业如何拥抱AI

那么如果我们提出这样的要求,我们就发现我们所有的问题就得到了一个很满意的解答。我只要不追求这个大模型,又会写诗,又会翻译,还又能解数学题,还能够写营销文章,还能作画。我们过去通用大模型是给我们一个幻觉,觉得我大模型就该做这么多事,对吧?但实际上我们仔细的分析到,现在如果我们对大模型的要求放低,像我就降低对自己的期望,我就没有那么大压力。所以如果做一个垂直场景的专有技能的模型,不需要千亿万亿的参数,那个参数就浪费百亿,十亿的参数就够用。最近出现的一些新的大模型大概都是在几十亿到百亿这个参数,现在大家已经流行的是说看谁能用更小,用少的参数实现那些过去千亿模型才能实现的能力。所以说的夸张点,不需要H800,不需要H100,也不需要A800,也不需要A100。最极端上单机,单卡弄张消费机显卡30903080这RTX显卡就可以用。

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我的电脑显卡是1060 5g,可以使用ai软件吗
1060 5G 显卡可以使用一些 AI 软件,但性能可能会受到一定限制。对于一些对显卡性能要求不太高的 AI 应用,例如简单的图像识别、文本处理等,您的显卡能够满足基本需求。然而,对于较为复杂的 AI 任务,如大规模的深度学习模型训练、高质量的 AI 绘画生成等,可能会出现运行速度较慢、效果不理想的情况。 如果您只是初步尝试使用 AI 软件,或者进行一些轻度的应用,您的显卡或许可以胜任。但如果您有更专业、高强度的使用需求,可能需要考虑升级显卡以获得更好的性能体验。
2024-11-10
本地安装大模型使用4060显卡和4060TI显卡有什么区别
在本地安装大模型时,4060 显卡和 4060TI 显卡主要有以下区别: 显存方面:显存是选择显卡的重要因素。4060 显卡的显存通常小于 4060TI 显卡。对于一些对显存要求较高的任务,如生成更大分辨率的超清图片、使用更高的参数进行 Dream booth 微调等,4060TI 显卡的大显存更具优势。 生成速度方面:4060TI 显卡的速度比 4060 显卡快。但在某些情况下,如果显存不足导致无法执行任务,速度稍慢就显得不那么重要了。 总体而言,在预算允许的情况下,16GB 的 4060TI 显卡由于其较大的显存,可以执行更多样的 AI 生成任务。但如果预算有限,4060 显卡也是一个可行的选择。
2024-11-06
a800 ,H100,a10,H800这4个显卡能力有啥差异
以下是 A800、H100、A10、H800 这 4 个显卡在能力上的一些差异: 在训练与推理方面: 对于大型模型的训练,许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益,但获取在 NVIDIA H100 上运行的模型较难,且通常需要长期合作承诺。如今更多的选择是在 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。 大型语言模型(LLM)的参数数量众多,通常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(例如 Stable Diffusion)需要的 VRAM 要少得多,初创公司也会使用 A10 等显卡。 在内存要求方面: 大型 LLM 的参数数量太多,任何单卡都无法容纳,需要类似于训练的多卡设置。 对于一些较小的模型,A10 等显卡可能就能够满足其内存需求。 需要注意的是,决定选择哪种 GPU 主要是一个技术决策,需要根据具体应用来确定最具成本效益的选择。
2024-10-16
如何让COMFYUI使用我的INTEL A770显卡?
要让 ComfyUI 使用您的 INTEL A770 显卡,以下是一些相关的步骤和信息供您参考: 首先,ComfyUI 本地安装的方法主要有以下几种: 1. 命令行安装: 如果您已经安装过 SD WebUI,可以跳到第二步。首先需要打开系统 Terminal,不同系统的 Terminal 可能有所不同。 Windows 用户:建议在有 NVIDIA 显卡的电脑上使用。需要下载 Miniconda3,输入相关命令进行安装,然后安装 pytorch 的 nightly 版本。 Mac 用户:安装需要根据电脑芯片不同输入不同代码。下载 Miniconda3 并输入相关命令进行安装,最后安装 pytorch。 2. 安装包安装:仅支持 Windows 系统且显卡必须是 Nivida。下载地址是,下载最新版本解压即可使用。 关于 ComfyUI 的硬件配置: 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 以上的显存的 NVIDIA 显卡,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。 需要注意的是,目前 ComfyUI 对于 INTEL A770 显卡的支持情况可能不太明确,您可能需要根据实际情况进行尝试和调整。
2024-10-10
蛟龙16pro配置(处理器R7-7745HX,显卡RTX4060 8G,硬盘512GPCIE4.0SSD)可以用于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作吗
蛟龙 16pro 的配置(处理器 R77745HX,显卡 RTX4060 8G,硬盘 512G PCIE4.0 SSD)对于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作来说,可能存在一定的局限性。 处理器 R77745HX 具有一定的计算能力,但在处理大规模数据和复杂的模型运算时,其性能可能不够强劲。 显卡 RTX4060 8G 对于一些较为复杂的图形处理和计算任务能够提供一定的支持,但对于大规模的深度学习模型训练和数据分析,可能会显得不足。 512G 的 PCIE4.0 SSD 硬盘容量相对较小,在存储大量数据时可能会很快耗尽空间。 综上所述,该配置在一定程度上可以用于简单的数据分析任务,但对于较为复杂和大规模的大模型本地化部署及数据分析工作,可能需要更强大的硬件配置,例如更高性能的处理器、更大容量和更高性能的显卡,以及更大的存储空间。
2024-09-14
显卡对于AI的作用
显卡在 AI 领域具有重要作用: 1. 提供计算能力:算力可以直接转化为 GPU,电脑里的显卡就是 GPU。购买云服务时,也是服务商购买显卡“租”给用户使用,算力约等于显卡。 2. 图像和图形运算:GPU(图形处理器)是一种专门在个人电脑、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。 3. 数据处理和存储:显存用于存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据,如同计算机的内存一样,是存储要处理的图形信息的部件。 4. 执行特定任务优势:在模型启动过程中,数据从硬盘加载到显卡中。显卡在处理某些任务上优于 CPU,主要是因为它专注于执行浮点运算,而 CPU 负责执行更广泛的计算任务。 5. 满足多样生成任务需求:如在 Stable Diffusion 中,16GB 的 4060ti 虽速度比 12GB 的 4070ti 慢,但大显存可执行更多样的 AI 生成任务,如生成更大分辨率的超清图片,使用更高的参数进行 Dream booth 微调等。
2024-08-27
如何部署私有大语言模型?
部署私有大语言模型通常包括以下步骤: 1. 部署大语言模型: 下载并安装 Ollama:根据您的电脑系统,从 https://ollama.com/download 下载 Ollama。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/。 下载模型:如 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)。如果是 Windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd,点击回车;如果是 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。复制相关命令行,粘贴进入,点击回车。等待下载完成。 2. 部署 Google Gemma: 进入 ollama.com,下载程序并安装(支持 windows,linux 和 macos)。 查找 cmd 进入命令提示符,输入 ollama v 检查版本,安装完成后版本应该显示 0.1.26,cls 清空屏幕。 直接输入 ollama run gemma 运行模型(默认是 2b),首次需要下载,需要等待一段时间,如果想用 7b,运行 ollama run gemma:7b 。完成以后就可以直接对话。 3. 关于 Ollama 的其他特点: 支持多种大型语言模型,包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,同时支持 cpu 和 gpu。 提供模型库,用户可从中下载不同模型,满足不同需求和硬件条件。模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持自定义模型,可修改模型的温度参数等。 提供 REST API,用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面。 总的来说,Ollama 是一个方便用户在本地运行和管理大型语言模型的框架,具有良好的可扩展性和多样的使用场景。安装完之后,确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序即可,在 linux 上可以通过 ollama serve 启动)。可以通过 ollama list 进行确认。
2025-01-17
用于训练销售助手类型业务的私有模型
以下是关于训练销售助手类型业务私有模型的相关信息: 1. 提示词方面:设计了一套模拟江南皮革厂销售的拟人化提示词模板,并将其应用于国内的豆包角色扮演模型,生成吸引人的广告词。若与语音技术结合用于宣传,能创造出有趣且有效的销售助手,吸引顾客注意。拟人化提示词母体可通过关注作者微信领取。 2. 增加私有知识方面:通过前面步骤拥有可与客户对话的 AI 助手后,若想让其像公司员工一样精准专业回答商品相关问题,需为大模型应用配置知识库。例如在售卖智能手机的公司,网站上有很多相关信息,不同机型的详细配置清单可参考相关文档。
2025-01-07
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
如何将私有模型部署到微信
以下是将私有模型部署到微信的几种方法: 1. 张梦飞的方法: 部署大语言模型: 下载并安装 Ollama:根据您的电脑系统,从 https://ollama.com/download 下载,下载完成后双击打开,点击“Install”。安装完成后,将 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器,若出现相关字样则表示安装完成。 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):如果是 Windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd 点击回车;如果是 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。复制相关命令行并粘贴回车,等待自动下载完成。 2. 安仔的方法: 配置腾讯云轻量应用服务器。 配置部署 COW 组件:配置 GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数,根据要交互的群组进行具体修改,保存编排模板。切换到容器编排界面,基于模板进行 COW 服务部署,等待部署成功。 3. 马上观看看的方法: 部署 dify:选择模型,以智谱 ai 举例,点设置,点从智谱 ai 获取钥匙,进入智谱官网用手机号注册,添加 API keys 并复制,查看免费额度并收藏网址。回到之前页面复制钥匙并保存,随便创建应用,可先选择智谱 glm4 测试,点发布,点击 api 秘钥创建并复制。
2024-08-26
我想做一个产品(生涯规划领域的垂直大模型),这个产品服务的对象是所有人:帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己,了解自己的天赋、兴趣、优势,然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业,并且能够个性化地推荐相关的行业和职业,包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析,并给出产品的发展规划,别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划,并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析: 1. 需求广泛:帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求,涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性:可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据,包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持:当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能,能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划: 1. 数据收集与整理:广泛收集各类职业数据,建立丰富的数据库,确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化:利用收集到的数据进行模型训练,不断优化模型,提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发: 个性化测评:开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐:根据用户的特点,提供个性化的行业和职业推荐,并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新:随着行业变化,及时更新数据和模型,以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化:设计简洁、易用的界面,提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行推广,提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
现在大语言模型的跑分对比
对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度,包括但不限于以下方面: 1. 理解能力:评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量:检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度:掌握广泛主题的知识程度,以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力:处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性:应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理:生成文本时是否存在偏见,是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性:在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗:考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性:是否易于集成到不同应用和服务中,提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较,可以采用以下方法: 1. 标准基准测试:使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准,它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务:根据特定需求设计任务,评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估:结合人类评估者的主观评价,特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试:在实际应用场景中,通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标:使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜,例如聊天机器人竞技场,由伯克利的团队管理,根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名,计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中,顶部多为专有模型,下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括: 1. 架构:有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等,如 BERT 是 encoderonly 模型,google 的 T5 是 encoderdecoder 模型,众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数:预训练数据量大,往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,参数多,如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。
2025-02-18
现在大语言模型的跑分对比
对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度,包括但不限于以下方面: 1. 理解能力:评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量:检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度:掌握广泛主题的知识程度,以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力:处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性:应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理:生成文本时是否存在偏见,是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性:在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗:考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性:是否易于集成到不同应用和服务中,提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较,可以采用以下方法: 1. 标准基准测试:使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准,它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务:根据特定需求设计任务,评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估:结合人类评估者的主观评价,特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试:在实际应用场景中,通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标:使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜,例如聊天机器人竞技场,由伯克利的团队管理,根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名,计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中,顶部多为专有模型,下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括: 1. 架构:有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等,如 BERT 是 encoderonly 模型,google 的 T5 是 encoderdecoder 模型,众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数:预训练数据量大,往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,参数多,如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。
2025-02-18
什么是大模型一体机
大模型一体机是一个相对复杂的概念。通俗来讲,大模型是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。其本质是两个文件:一个是参数文件,类似于问答机器人的“大脑镜像”,负责处理和生成文本信息;另一个是包含运行这些参数的代码文件。 大模型的训练和使用过程可以类比为上学参加工作: 1. 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 确定教材:大模型需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:即用合适的算法讲述“书本”中的内容,让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为了让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:就业指导完成后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称之为推导(infer)。 大模型的特点包括: 1. 预训练数据非常大,往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数非常多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 在架构方面,大模型有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等类型。目前常见的 AI 助手多采用 decoderonly 架构。
2025-02-18
传统AI、大模型、AGI的区别
传统 AI、大模型、AGI 存在以下区别: 传统 AI: 语音技能 NLU 通常通过一系列规则、分词策略等训练而成。 运作逻辑规律可观测,具有 ifelse 式的逻辑性。 大模型: 凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性。 运作逻辑难以观测,脱离了 ifelse 的层面。 Transformer 是其底层结构,是一个大参数(千亿级别)的回归方程,底层是 function loss 损失函数,能在一定 prompt condition 情况下,repeat 曾经出现过的数据内容,实现“生成”能力。 大语言模型是一个 perfect memory,repeat 曾经出现的内容。与 Alpha Go 相比,Alpha Go 是增强学习模型,有推理能力,而大语言模型这块很弱。 AGI(通用人工智能): 部分人觉得 LLM(大语言模型)具有 AGI 潜力,但 LeCun 反对。 目前对于能否到达 AGI 阶段尚不明确。 在公众传播层面: AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容,后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。 LLM 指 NLP 领域的大语言模型,如 ChatGPT。 GenAI 是生成式人工智能模型,国内官方政策文件使用这个词相对科学,涵盖了 LLM 和 AIGC。 公众传播一般会混用上述名词,但底层是 transformer 结构。
2025-02-18
有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例?不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例: 1. 阿里云百炼: 智能体应用:能够弥补大模型的不足,如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手:通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库,并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据,并通过复杂文档解析和视觉增强技术,提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线,需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院: AI 模特(虚拟换装):支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售: 推广文案写作:通过内置的多样化营销场景的文体模板,基于用户输入的创作主题以及参考素材,大模型即可为您生成对应的营销文案,为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业: VOC 挖掘:是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录,都可以使用。通过选中或自定义标签,即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高;对于业务标签变动频繁的情况,也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜:基于深度调优的对话大模型,为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。
2025-02-18
deepseek 部署文档
以下是关于 DeepSeek 部署的相关内容: 《在 Azure AI Foundry 部署 DeepSeek 大模型全指南》(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RKK5wNbeHifSAXkAR5hcGYQmn5f?renamingWikiNode=false):来自社区伙伴 Hua 的投稿,手把手指导您在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1(671B)模型的完整部署流程,包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 《突破 DeepSeek R1 能力天花板,火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RZE9wP94tiEO6bkU5cTcyecHnnb) 《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HzHSwEwtCiBmWrkRm6fc0J0Qneh):所有用户享 50 万免费 Tokens+API 半价优惠!火山引擎上线了 DeepSeek 系列模型!咱们社区小伙伴做了零基础部署教程,5 分钟打造专属满血版 AI 助手,速度飞快!使用方法中附上了飞书多维表格的接入方法、Coze 的接入使用方法、网页插件的使用方法。 《刚刚,DeepSeek 官方发布 R1 模型推荐设置,这才是正确用法》(https://mp.weixin.qq.com/s/RA1mhAyQOoXD5XOULAGgbQ):DeepSeek 官方下场推荐了部署 DeepSeekR1 的设置。DeepSeek 强调官方部署的版本跟开源版本模型完全一致。
2025-02-18
为什么要本地部署
以下是关于本地部署的一些原因: 对于只有特定设备(如只有一台 Mac 设备),且想灵活学习 AI 生图的情况,本地部署是最方便的。 如果电脑是 M 芯片的 Mac 电脑(Intel 芯片出图速度慢不建议)或者 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑,可以选择本地部署,强烈建议在配有 N 卡的 Windows 电脑上进行。 本地部署测试方便,还可以尝试让其控制家里的智能家居。
2025-02-17
Deepseek老是“服务器繁忙,请稍后再试”,没有办法提升,比如说把模型部署到本地等等
如果您遇到 DeepSeek 老是显示“服务器繁忙,请稍后再试”且无法提升的情况,可以尝试以下方法: 1. 使用网页聊天: 安装插件:使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器,点击此链接安装浏览器插件并添加到拓展程序:https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 打开聊天页面:点击右上角的插件列表,找到 Page Assist 插件,点击打开。 配置“DeepSeekR1”模型的 API key:基础 URL 为 https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3,填好之后点击保存,关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 2. 完成上述操作后,您就可以愉快玩耍,无需担心“服务器繁忙”了,打开联网功能,还可以支持联网搜索使用 R1。
2025-02-15
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
deepseek怎么在电脑本地部署使用
以下是在电脑本地部署 DeepSeek 的步骤: 1. 拥有扣子专业版账号:如果您还是普通账号,请自行升级或注册专业号后使用。开通成功的样子如相关说明。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型:访问地址:https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze 。打开火山方舟,找到开通管理,找到 DeepSeek R1 模型,点击开通服务。添加在线推理模型,添加后在扣子开发平台才能使用,具体添加过程包括添加模型和完成接入。 3. 创建智能体:点击创建,先完成一个智能体的创建。 此外,您还可以参考以下文章获取更详细的教程:《张梦飞:15 分钟零基础个人电脑部署 DeepSeekR1(无限制版)智能助手保姆级教程!》(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NjKBw4n8HikDZBkeyB4cDQVynKh?useEs6=0 ),该教程适用于完全没有 AI 部署经验的小白,详细介绍了如何在个人电脑上快速搭建 DeepSeekR1 本地 AI 助手,包括 Ollama 安装、DeepSeekR1 模型下载与运行、显存检查、终端指令操作、网页插件使用等环节,并提供了清晰的步骤图,确保 15 分钟内完成部署。
2025-02-12
coze 能调用用户自己部署的大模型吗
Coze 可以调用用户自己部署的大模型。例如: 在 Coze 上搭建工作流框架时,可通过“个人空间工作流创建工作流”进行操作,在编辑面板中拖入对应的大模型节点来实现各项文本内容的生成。 当在 COW 中直接调用千问的某一个大模型时,需要更改 key 和 model 等配置。获取 key 可参考相关的视频和图文教程,同时需要完成实名认证,否则可能出现报错。 在使用 Coze 做智能报表助手的过程中,也涉及到对大模型的运用,如将用户问题转换为 SQL 等。
2025-02-12