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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
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
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
agent一般是私有化部署,还是公有化部署
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。
2024-05-11
生成3D模型的工具
以下是一些生成 3D 模型的工具: 1. Tripo AI:VAST 发布的在线 3D 建模平台,能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型,基于数十亿参数级别的 3D 大模型,实现快速的 2D 到 3D 转换,并提供 AI 驱动的精准度和细节。 2. Meshy:功能全面,支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。用户可通过上传图片并描述材质和风格来生成高质量 3D 模型。 3. CSM AI:支持从视频和图像创建 3D 模型,Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象再转换为 3D 模型,特别适用于游戏领域的模型生成。 4. Sudo AI:支持通过文本和图像生成 3D 模型,适用于游戏领域。 5. VoxCraft:由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具,能将图像或文本快速转换成 3D 模型,并提供图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 此外,还有以下工具: 1. xiaohu.ai 相关的: CSM_ai:文本、图像或草图可转换为 3D 素材,直接应用于游戏中,无需后期处理。体验地址:https://cube.csm.ai Move AI 推出的 Move API:从 2D 视频生成 3D 运动数据,支持多种 3D 文件格式导出,为 AR 应用、游戏开发等提供高质量 3D 运动数据。https://move.ai/api ComfyUI 3D Pack:快速将图片转换为 3D 模型,支持多角度查看,使用 3D 高斯扩散技术提升模型质量,支持多种格式导出,集成先进 3D 处理算法。https://github.com/MrForExample/ComfyUI3DPack/tree/main Medivis 的 SurgicalAR 手术应用:将 2D 医疗图像转化为 3D 互动视觉,提高手术精度,支持 3D 模型的放大、缩小、旋转,精确手术计划。https://t.co/3tUvxB0L4I Media2Face:3D 面部动画创造工具,根据声音生成同步的 3D 面部动画,允许个性化调整情感表达,应用于多种场合。https://sites.google.com/view/media2face SIGNeRF:在 3D 场景中快速生成和编辑对象,新增或替换场景中的物体,新生成场景与原场景无缝融合。https://signerf.jdihlmann.com Luma AI 发布的 Genie 1.0 版本:文本到 3D 模型转换工具,生成详细逼真的 3D 模型,支持多种 3D 文件格式,获得 4300 万美元 B 轮融资。https://lumalabs.ai/genie?view=create BakedAvatar 动态 3D 头像:从视频创建逼真 3D 头部模型,实时渲染和多视角查看,兼容多种设备,交互性编辑。https://buaavrcg.github.io/BakedAvatar/ 这些工具通常具有用户友好的界面,允许用户通过简单操作生成 3D 模型,无需专业 3D 建模技能,可广泛应用于游戏开发、动画制作、3D 打印、视觉艺术等领域。
2025-01-04
Java 程序员如何从 0 到 1 开发微调模型
以下是 Java 程序员从 0 到 1 开发微调模型的步骤和相关信息: 准备工作: 假设您已经按照相关说明准备了训练数据。 使用 OpenAI CLI 进行微调: 1. 明确从哪里 BASE_MODEL 开始的基本模型的名称(如 ada、babbage、curie 或 davinci),您可以使用后缀参数自定义微调模型的名称。 2. 运行相关命令,该命令会执行以下操作: 使用文件 API 上传文件(或使用已经上传的文件)。 创建微调作业。 流式传输事件直到作业完成(这通常需要几分钟,但如果队列中有很多作业或您的数据集很大,则可能需要数小时)。 关于基本模型: 每个微调工作都从一个默认为 curie 的基本模型开始。模型的选择会影响模型的性能和运行微调模型的成本。您的模型可以是 ada、babbage、curie 或 davinci。请访问定价页面了解有关微调费率的详细信息。 微调作业的时间: 开始微调作业后,可能需要一些时间才能完成。在系统中,您的工作可能排在其他工作之后,训练模型可能需要几分钟或几小时,具体取决于模型和数据集的大小。如果事件流因任何原因中断,您可以通过运行特定命令恢复它。工作完成后,它应该显示微调模型的名称。 微调的优势: 1. 比即时设计更高质量的结果。 2. 能够训练比提示中更多的例子。 3. 由于更短的提示而节省了 Token。 4. 更低的延迟请求。 微调的步骤: 1. 准备和上传训练数据。 2. 训练新的微调模型。 3. 使用您的微调模型。 可微调的模型: 微调目前仅适用于以下基础模型:davinci、curie、babbage 和 ada。这些是原始模型,在训练后没有任何说明(例如 textdavinci003)。您还可以继续微调微调模型以添加其他数据,而无需从头开始。 安装建议: 建议使用 OpenAI 命令行界面。要安装这个,运行相关指令(以下说明适用于 0.9.4 及更高版本。此外,OpenAI CLI 需要 python 3)。通过将相关行添加到您的 shell 初始化脚本(例如.bashrc、zshrc 等)或在微调命令之前的命令行中运行它来设置您的环境变量。 此外,还有“大圣:全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”,其核心代码全部参考如下开源项目: 。该教程有诸多亮点,如教您如何购买算力,手把手教您下载并部署 Llama3 模型,使用甄嬛数据集微调 Llama3 模型等,但不会讲解微调的技术性原理以及文中会用到的 Python 代码,且需要您充值 50 块钱购买算力的预充值。
2025-01-04
flux lora调参数,我训练出来的人物模型和数据集的人物图片不像,出现这种情况的原因都有哪些,应该调整哪些参数,我需要我的flux模型训练出来的模型是一致性还原性,和泛化性比较不错的,按照这个方向给我指导
以下是关于 flux lora 调参数以获得一致性、还原性和泛化性较好的人物模型的指导: 打标环节: 选择基础大模型,如“麦橘写实”,并为 lora 命名。 将照片导入,选择合适分辨率,可勾选“脸部加强训练”,然后进行预处理。手动裁剪图片比自动裁剪更可靠。 预处理后会出现脸部和整体文件夹,且每张照片自动打好 tag 标签。 可为整体添加统一标签,也可单独修改每张图片的标签。标签有助于 AI 理解图片,描述越详细,人物变化可能越多,泛化性可能越好。仔细检查每张图片的标签,其质量会影响人物 lora 的泛化性。 参数调整环节: 大部分参数是固定的,主要的几个按照人物参数配置一遍。后期根据生成结果再调整。 炼丹环节: 例如 18 张脸部图片,20 张整体图片,各训练 50 步,循环训练 10 次,并行步数为 1。训练总步数和时长会有所不同,loss 值可作为参考,但最终效果仍需通过测试判断。 此外,在 Lora 串联方面,多个 Lora 串联时左右顺序不影响结果,可复制并点对点连接。CLIP 层 1 和 2 的效果不同,加 Lora 时某些 Lora 可能更适合 2。Lora 可用于生成底模无法画出的内容。在运行中点击取消可打断正在渲染跑的图。图像放大可通过 up scale image using model 节点,选择放大模型,用 resize 节点调整尺寸,再用编码器和采样器处理。放大模型直接放大的图像效果不佳,需再次采样增加细节。添加飞桨缺失节点可通过拖入工作流查看标红节点,从管理器安装或从 GitHub 获取节点包放入文件管理系统。采样器和调度器参数设置建议参考模型作者推荐,并结合自己调试。Web UI 中 Lora 库有刷新按钮,将 Lora 丢到文件夹后多点几次刷新即可。
2025-01-04
如何接入大模型
接入大模型的方法如下: 1. 阿里云百炼模型: 注册阿里云账号:如果没有阿里云账号,您需要先。 开通百炼:前往,若页面顶部显示相关消息,需开通百炼的模型服务以获得免费额度。 获取 API Key:在控制台的右上角选择 APIKEY,然后创建 API Key,用于通过 API 调用大模型。 2. 千问模型: 百炼首页:https://bailian.console.aliyun.com/ 当在 COW 中直接调用千问的某一个大模型时,只需要更改 key 和 model 即可。以调用“qwenmax”模型为例,在/root/chatgptonwechat/文件夹下,打开 config.json 文件,需要更改"model",和添加"dashscope_api_key"。获取 key 的视频教程:,或查看自己是否已认证。 3. silicon 模型: 官方提供的接入 API 的教学文档:以平时使用的 silicon 接口为例,有众多开源模型(Yi、Qwen、Llama、Gemma 等)免费使用。另赠送 14 元体验金,有效期未知,是个人认为 API 接口最方便最实惠的接口了。 silicon 注册和使用地址:邀请码:ESTKPm3J(谢谢支持)注册登录后,单击左边栏的 API 密钥,单击新建 API 密钥,单击密钥即可完成 API 密钥的复制。silicon 支持多种大模型,也支持文生图、图生图、文生视频,可自行探索。这一步得到 silicon 的密钥即可,我们可以调用千问 2.5 的这个模型,满足日常对话完全没有问题,并且是免费调用的。 进入 github 复制 migpt 项目:打开官方仓库:https://github.com/idootop/migpt,Fork 项目到自己的账号。单击 Fork,单击右下角 Create fork,这样就已经把该项目 fork 到自己的仓库中了。找自己仓库项目的方法:进入主页,单击左上角的"三",单击 home,就可以看到刚才 fork 过来的 migpt 项目了,单击可进入项目页面。复制仓库地址:先确认是否在自己的仓库项目页面,再单击绿色的“code”按钮,再点击地址栏的复制按钮。
2025-01-04
什么是模型的稀疏性
模型的稀疏性是指在模型中,存在大部分元素为零或接近零,只有少数元素包含重要信息的情况。在机器学习和深度学习中较为常见,例如在自然语言处理(NLP)中,嵌入层将词汇映射到高维空间,每次训练只更新一小部分词向量,导致梯度在大部分维度上为零;推荐系统中的用户物品交互矩阵等输入数据本身就是稀疏的;使用 ReLU 激活函数也可能导致稀疏梯度,因其会把所有负值输入设置为 0。 在大语言模型中,如论文提出的 QSparse 方法,通过对模型的激活值进行“稀疏化”,即只保留最重要的一部分激活值,其他置为零,可大大减少计算量和内存使用,且几乎不影响模型性能。 对于优化器,如 Adam 优化器,它对于稀疏梯度特别有效,结合了 Momentum 和自适应学习率,能捕捉稀疏信号并避免学习率过快下降,在处理稀疏数据场景如 NLP 和一些稀疏特征的机器学习任务中表现优异,但算力消耗比 SGD 高,默认参数通常能取得不错效果,特殊情况仍需调整超参数。
2025-01-04
你是国产的大模型还是国外的
目前国内外大模型的发展情况如下: 国内外差距依然明显,GPT 4 Turbo 总分 90.63 分遥遥领先,国内最好模型文心一言 4.0(API)总分 79.02 分,与 GPT 4Turbo 有 11.61 分差距,与 GPT 4(网页)有 4.9 分差距。但过去 1 年国内大模型有长足进步,综合能力超过 GPT 3.5 和 GeminiPro 的模型有 11 个,如百度的文心一言 4.0、阿里云的通义千问 2.0 等。 在 SuperCLUE 测评中,国外模型平均成绩为 69.42 分,国内模型平均成绩为 65.95 分,差距在 4 分左右,不过平均水平差距在缩小,11 月差距在 10 分左右。 国内开源模型在中文上表现好于国外开源模型,如百川智能的 Baichuan213BChat 等。 在语言与知识的测评中,GPT4 Turbo 依然领先,是唯一超过 90 分的大模型。国内大模型也表现相对较好,OPPO 的 AndesGPT、阿里云的通义千问 2.0 等较为接近 GPT4。 国内大模型在中文语言与知识能力上已基本追赶上国外头部大模型。 此外,新用户可在阿里、腾讯官网获取免费试用服务器,如腾讯云的轻量应用服务器、阿里云的服务器 ECS,服务器系统配置选择宝塔系统。免费大模型接口方面,国内有阿里的通义千问大模型、智谱 AI(ChatGLM)、科大讯飞(SparkDesk)等,均有限制一定免费额度的 Token。国外有谷歌的 Gemini 大模型、海外版 Coze 的 GPT4 模型,免费且能图片识别,但需要给服务器挂梯子,具体操作可参考相关教程。
2025-01-04
如何在本地部署LLM,然后完成某个专业或者主题的专业知识库训练
以下是在本地部署 LLM 并完成某个专业或主题的专业知识库训练的详细步骤: 1. 部署大语言模型: 下载并安装 Ollama:根据电脑系统,点击进入 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: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并回车,等待自动下载完成。 2. 安装 Docker Desktop: 点击去下载,根据系统进行选择。以 Windows 系统为例,点击 https://docs.docker.com/desktop/install/windowsinstall/ 下载,双击下载项目,点击 ok 加载文件,点击“close and restart”重启电脑。重启后,点击“Accept”,选择第二个,点击"Finish",进入 Docker Desktop。 3. 部署 FastGPT+OneAPI: 在桌面按住“shift”+鼠标右键,选择“在此处打开 Powershell 窗口”,在窗口中一行一行输入并回车。等待上方命令执行完成,下载完成之后。回到桌面,打开 FastGPT 文件夹,右键 dockercompose.yml 文件,选择打开方式为记事本打开,查找并修改相关内容后保存。回到命令行窗口中,继续输入并回车。 4. 配置 OneAPI: 在浏览器中输入:http://localhost:3001 ,进入登录页,账号 root 密码 123456 点击登录。点击【渠道】【添加新的渠道】,类型选择 Ollama,名称设为 qwen2,模型设为 qwen2:0.5b,秘钥设为 sksky,代理设为 http://host.docker.internal:11434 ,点击提交。点击【令牌】【添加新令牌】,名称随意,时间设为永不过期、额度设为无限额度,点击【提交】,点击【令牌】复制 key。 5. 配置 FastGPT: 回到 FastGPT 文件夹里,用记事本打开“dockercompose.yml”文件,查找并修改相关内容后保存。打开 config.json,根据图示修改完成,把相关数值改成 1500 左右。在命令窗口中输入:docker compose down 等待执行完成,再输入:docker compose upd 等待执行完成。在浏览器上输入:http://localhost:3000 ,账号 root 密码 1234 点击进入,设置好后点击确定。发布 API 并创建一个 key。
2025-01-02
关于部署的问题
以下是关于部署的相关信息: 对于 JavaScript 的 AI 堆栈,在向量数据库方面,LLM 需要由向量数据库来处理稳定的长期记忆和上下文窗口问题,如 Pinecone 是较成熟和受欢迎的选择,同时也支持 Supabase 的 。部署方面,使用 Fly.io 是个不错的选择,因其多区域、易管理且提供通用计算环境,是 JavaScript 本地托管环境和传统云之间的折衷,且代码也支持其他托管环境,Fly.io 很快还将提供 GPU 用于托管自己的模型。 部署和训练自己的 AI 开源模型的主要步骤包括: 1. 选择合适的部署方式,如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等,根据自身资源、安全和性能需求选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景,并准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础,如 BERT、GPT 等开源模型,或自行训练基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练,优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型,将训练好的模型部署到生产环境,并进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护,重视大模型涉及的大量数据和隐私信息的安全性和合规性。 在 Linux 上部署 ChatTTS 很简单,比 GPTSoVITS 更容易,前提是有一张 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(有两个依赖不在 requirements.txt 里)。 3. 启动 webui 的 demo 程序,用浏览器登陆服务器的 ip:8080 就能试玩,demo 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. 第一次启动生成语音时,需看控制台输出,会下载一些模型文件,可能因网络问题失败,但第一次加载成功后后续会顺利。 5. 可基于此基础拓展,如集成到 agent 的工具中,结合 chatgpt 做更拟人化的实时沟通。 6. webui 上可设置的参数:text(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,用于选择声音类型,默认值为 2)、Text Seed(文本种子,用于 refine 文本的停顿,实测会影响音色、音调)、额外提示词(可写在 input Text 里,用于添加笑声、停顿等效果)。
2024-12-27
部署dify
以下是关于部署 Dify 的详细步骤: 1. 通过云服务器部署: 参考文档:https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose ,这些命令在宝塔面板的终端安装,dockercompose 文件在/root/dify/docker 目录下,可学习其中文件的含义。 检查运行情况:使用 docker compose ps 命令,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 来解决,也可采用其他方法。 访问:在浏览器地址栏输入公网 IP(可在腾讯云服务器或宝塔面板地址栏查看,去掉:8888),邮箱密码随便填,建立知识库并设置。 选择模型:国内模型有免费额度,如智谱 AI,注册获取 API keys 并复制保存,创建应用进行测试和发布。 2. 云服务器 Docker 部署(方案二): 重装服务器系统,安装宝塔面板(可视化服务器管理),登陆凭证选自定义密码。 登陆:控制面板 服务器 查看详情,找到【应用信息】卡片,管理应用,放行防火墙端口,获取宝塔面板账号密码。 Docker 安装:登陆 bt 面板,点击左侧菜单栏【Docker】按提示操作。 安装 Dify:左侧菜单栏 文件 打开终端,根据 Dify 官方部署文档操作,敲入 git 命令复制代码,依次敲下面三个命令,出现特定结果即为成功。 使用和更新:使用与方案一相同,更新根据官方文档,在 BT 页面文件中打开终端执行相关命令,同步环境变量配置,确保.env 文件与实际运行环境匹配。
2024-12-27
市面上已有很多免费的AI工具,为什么企业还要花钱大规模落地部署?
企业花钱大规模落地部署 AI 而非仅使用免费的 AI 工具,主要有以下原因: 1. 资源分配和人才需求:预算呈现急剧增长,实施和扩展生成式人工智能需要高度专业化的技术人才,目前许多企业内部缺乏此类人才。2023 年实施费用占据了 AI 支出的较大部分,开发成本也占据大部分预算。 2. 服务与定制:为帮助企业启动和运行模型,基础模型提供商提供专业服务,这也是企业选择特定模型提供商的关键原因之一。 3. 应用场景:企业重点放在自主构建应用程序上,目前市场上缺乏经过严格测试、能在特定领域取得决定性成功的企业级人工智能应用程序。基础模型的出现使企业更易通过 API 构建自己的 AI 应用程序,企业正在构建如客户支持和内部聊天机器人等常见应用,还在尝试更新颖的应用。虽然目前不清楚更多面向企业的 AI 应用上市时情况是否会变化,但 GenAI 已成为一种“战略工具”,允许企业将某些功能内部化。那些能在“LLM+UI”公式之外创新,并重新思考企业基本工作流程或帮助企业利用专有数据的应用,将在市场上表现出色。
2024-12-25
dify部署
以下是关于 Dify 部署的相关内容: 通过云服务器部署 Dify: 可参考 https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose ,这些命令在宝塔面板的终端安装,dockercompose 文件在/root/dify/docker 目录下,可学习其中文件的意思。 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 检查处理。 在浏览器地址栏输入公网 IP(去掉宝塔面板地址栏后的:8888),邮箱密码随便填,建立知识库并设置,选择模型,如智谱 ai,获取钥匙并复制保存,创建应用进行测试和发布。 云服务器 Docker 部署 Dify: 腾讯云一键部署存在问题,可重装服务器系统,安装宝塔面板(可视化服务器管理),自定义登陆凭证,放行防火墙端口,获取宝塔面板账号密码。 登陆成功后安装 Docker,在左侧菜单栏的文件中打开终端,根据 Dify 官方部署文档敲入命令进行安装。 安装完成后使用方法与其他方案相同,更新时按照官方文档在 BT 页面的文件中打开终端执行相关命令,并同步环境变量配置。
2024-12-23
怎么部署dify到ecs
部署 Dify 到 ECS 有以下几种方法: 方法一:通过云服务器、Dify 和智能微秘书免费搭建微信机器人 参考链接:https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 这些命令在宝塔面板的终端安装。dockercompose 文件在 /root/dify/docker 目录下,可修改和学习其中文件的含义。 检查运行情况,使用 docker compose ps 命令,如果 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 来解决。 在浏览器地址栏输入公网 IP(可在腾讯云服务器或宝塔面板地址栏查看,去掉后面的:8888),随便填邮箱密码建立知识库,选择模型(如智谱 AI,获取钥匙并复制保存),创建应用进行测试和发布。 方法二:腾讯云一键部署 打开腾讯云官网,在左上角【最新活动】进入,新老用户均可享受优惠。 Dify 社区版官方要求 2 核 4G,可根据需求选择境内或境外服务器。境内服务器 159 一年。 选好后创建服务器,选择【使用应用模板创建】【AI】,初始化完成后,在控制台服务器中复制公网 IP 到浏览器(加上 /apps),进入 Dify 安装页面,设置管理员账号密码,正常情况下即可进入 Dify 网站配置模型服务。 方法三:云服务器 Docker 部署 左侧菜单栏文件打开终端,根据 Dify 官方的部署文档操作。 敲入 git 命令(把 Dify 的代码复制到服务器),显示 100%即复制完成。 依次敲下面三个命令,出现相应结果即为成功。 使用方法与方案一相同。 更新时根据官方文档,在 BT 页面的文件中打开终端,按顺序执行命令。同时注意同步环境变量配置,如果.env.example 文件有更新,务必同步修改本地的.env 文件,检查并确保配置项与实际运行环境相匹配。
2024-12-18