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如何在个人电脑中部署本地RAG

回答

在个人电脑中部署本地 RAG 可以按照以下步骤进行：

  1. 加载所需的库和模块：
    • 确保 ollama 服务已开启并下载好模型，ollama 用于在 python 程序中跑大模型。
    • feedparse 用于解析 RSS 订阅源。
  2. 从订阅源获取内容：
    • 函数用于从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，如需接收多个 url 可稍作改动。
    • 通过专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，如标题、发布日期和链接。最终，这些文档被合并成一个列表并返回，用于进一步的数据处理或信息提取任务。
  3. 为文档内容生成向量：
    • 使用文本向量模型 bge-m3，从 hf 下载好模型后放置在指定路径，如 /path/to/bge-m3，通过函数利用 FAISS 创建一个高效的向量存储。
  4. 创建 Python 虚拟环境：
    • 创建 python 虚拟环境，并安装相关库，版本如下：
      • ollama：0.1.8
      • langchain：0.1.14
      • faiss-cpu：1.8.0（有 gpu 则安装 gpu 版本）
      • gradio：4.25.0
      • feedparser：6.0.11
      • sentence-transformers：2.6.1
      • lxml：5.2.1
  5. 导入依赖库。
  6. 基于用户的问题，从向量数据库中检索相关段落，并根据设定的阈值进行过滤，最后让模型参考上下文信息回答用户的问题，从而实现 RAG。
  7. 创建网页 UI：通过 gradio 创建网页 UI，并进行评测。
  8. 问答测试：对于同样的问题和上下文，基于 Qwen-7b、Gemma、Mistral、Mixtral 和 GPT-4 分别进行多次测试。 总结：
  9. 本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人，同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。
  10. 上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限。
  11. RAG 通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性，可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题，但并不意味着可以消除。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

本地部署资讯问答机器人：Langchain+Ollama+RSSHub 实现 RAG

[title]本地部署资讯问答机器人：Langchain+Ollama+RSSHub实现RAG加载所需的库和模块。其中，feedparse用于解析RSS订阅源ollama用于在python程序中跑大模型，使用前请确保ollama服务已经开启并下载好模型|从订阅源获取内容下面函数用于从指定的RSS订阅url提取内容，这里只是给了一个url，如果需要接收多个url，只要稍微改动即可。然后，通过一个专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关的元数据如标题、发布日期和链接。最终，这些文档被合并成一个列表并返回，可用于进一步的数据处理或信息提取任务。|为文档内容生成向量这里，我们使用文本向量模型bge-m3。https://huggingface.co/BAAI/bge-m3bge-m3是智源研究院发布的新一代通用向量模型，它具有以下特点：支持超过100种语言的语义表示及检索任务，多语言、跨语言能力全面领先（M ulti-Lingual）最高支持8192长度的输入文本，高效实现句子、段落、篇章、文档等不同粒度的检索任务（M ulti-Granularity）同时集成了稠密检索、稀疏检索、多向量检索三大能力，一站式支撑不同语义检索场景（M ulti-Functionality）从hf下载好模型之后，假设放置在某个路径/path/to/bge-m3，通过下面函数，利用FAISS创建一个高效的向量存储。|实现RAG

本地部署资讯问答机器人：Langchain+Ollama+RSSHub 实现 RAG

[title]本地部署资讯问答机器人：Langchain+Ollama+RSSHub实现RAG在这种情况下，我们可能会把网站添加到书签栏，然后时不时就会打开看一下，这种做法无疑是比较低效的，一旦网站变多，更是不现实。如果我们能把真正想要关注的信息汇聚在同一个平台上，并且一旦有更新，就能第一时间在各种终端（如电脑、手机、Kindle等）收到提醒，那岂不是美哉。这里，我给大家推荐一个宝藏项目：RSSHubhttps://docs.rsshub.app/zh/感谢RSSHub这个开源项目，它给各种各样的网站生成了RSS源，堪称「万物皆可RSS 」。你能想到的大部分社交媒体（如微博、Twitter、知乎等）、传统媒体（如央视新闻、路透社等）和金融媒体（如财联社、东方财富、格隆汇等），都能够配合RSSHub，进行订阅。通过RSSHub以及其他渠道，我个人维护了一个订阅源，如下：感兴趣的读者，关注本公众号，然后发送rss，即可下载我打包好的RSS订阅源。那么，有了RSS订阅源，我们就可以通过Python解析RSS订阅源来实时获取相关数据。流程拆解有了数据，就意味着成功了一半。|创建Python虚拟环境创建python虚拟环境，并安装相关库，我安装的是当前最新的库，版本如下：ollama：0.1.8langchain：0.1.14faiss-cpu：1.8.0（如果有gpu，则安装gpu版本）gradio：4.25.0feedparser：6.0.11sentence-transformers：2.6.1lxml：5.2.1|导入依赖库

本地部署资讯问答机器人：Langchain+Ollama+RSSHub 实现 RAG

[title]本地部署资讯问答机器人：Langchain+Ollama+RSSHub实现RAG基于用户的问题，从向量数据库中检索相关段落，并根据设定的阈值进行过滤，最后让模型参考上下文信息回答用户的问题，从而实现RAG。|创建网页UI最后，通过gradio创建网页UI，并进行评测。生成的Web UI如下：需要上述完整代码的读者，关注本公众号，然后发送fin，即可获取github仓库代码链接。问答测试对于同样的问题和上下文，我基于Qwen-7b、Gemma、Mistral、Mixtral和GPT-4分别进行了多次测试。下面是一些case：qwengemmamistralmixtralgpt4主要结论（只是针对有限的几次测试，个人主观评判）如下：👍 GPT-4表现最好，指令遵循能力很强，在回答的时候能附上引用段落编号✌️ Mixtral表现第二，但没有在回答的时候附上引用💪 Qwen-7b表现第三，也没有在回答的时候附上引用😅 Gemma表现一般，而且回答里面有一些幻觉😅 Mistral表现一般，使用英文回复，不过在回答的时候附上了引用段落编号总结1.本文展示了如何使用Langchain和Ollama技术栈在本地部署一个资讯问答机器人，同时结合RSSHub来处理和提供资讯。2.上下文数据质量和大模型的性能决定了RAG系统性能的上限。3.RAG通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性，可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题，但并不意味着可以消除。

其他人在问
如何对rag进行评估
对 RAG 进行评估可以从以下几个方面入手： 1. 使用 RAG 三角形的评估方法： 在 LangChain 中创建 RAG 对象，使用 RAGPromptTemplate 作为提示模板，指定检索系统和知识库的参数。 在 TruLens 中创建 TruChain 对象，包装 RAG 对象，指定反馈函数和应用 ID。反馈函数可使用 TruLens 提供的 f_context_relevance、f_groundness、f_answer_relevance，也可自定义。 使用 with 语句运行 RAG 对象，记录反馈数据，包括输入问题、得到的回答以及检索出的文档。 查看和分析反馈数据，根据 RAG 三角形的评估指标评价 RAG 的表现。 2. 建立评估框架将检索性能与整个 LLM 应用程序隔离开来，从以下角度评估： 模型角度（generation）： 回答真实性：模型结果的真实性高低（减少模型幻觉）。 回答相关度：结果和问题的相关程度，避免南辕北辙。 检索角度（retrieval）： 召回率（recall）：相关信息在返回的检索内容中的包含程度，越全越好。 准确率（precision）：返回的检索内容中有用信息的占比，越多越好。 3. 考虑以下评估方法和指标： 生成质量评估：常用自动评估指标（如 BLEU、ROUGE 等）、人工评估和事实验证，衡量生成文本的流畅性、准确性和相关性。 检索效果评估：包括检索的准确性、召回率和效率，其好坏直接影响生成文本的质量。 用户满意度评估：通过用户调查、用户反馈和用户交互数据了解用户对 RAG 系统的满意度和体验。 多模态评估：对于生成多模态内容的 RAG 系统，评估不同模态之间的一致性和相关性，可通过多模态评估指标实现。 实时性评估：对于需要实时更新的 RAG 任务，考虑信息更新的及时性和效率。 基准测试集：使用基准测试集进行实验和比较不同的 RAG 系统，涵盖多样化的任务和查询，以适应不同的应用场景。 评估方法和指标的选择取决于具体的任务和应用场景，综合使用多种评估方法可更全面地了解 RAG 系统的性能和效果，评估结果能指导系统的改进和优化，满足用户需求。此外，RAGAS 是一个用于 RAG 评估的知名开源库，可参考使用： 。需要注意的是，RAG 适合打造专才，不适合打造通才，且存在一定局限性，如在提供通用领域知识方面表现不佳，可能影响模型的风格或结构输出、增加 token 消耗等，部分问题需使用微调技术解决。
2024-11-13
RAG加速有什么好办法吗
以下是一些加速 RAG 的好办法： 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相对靠谱的新方法，推荐使用此方法提升性能。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：在实际操作中，将输入和对应输出的样例纳入其中通常大有裨益，这些样例有时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找到更多细节，助您从 LLMs 中提取更好的性能。 此外，LangChain 携手 NVIDIA 为 RAG 加速带来了新的篇章： 1. 将 NVIDIA NIM 与 LangChain 结合使用：新增了支持 NIM 的集成包，安装专门的集成包后可导入所需模型，并通过示例展示如何构建应用程序，包括安装额外的包、加载数据源、初始化嵌入模型等一系列操作。 2. NVIDIA NIM 介绍：NVIDIA NIM 是一系列用户友好的微服务，旨在加速企业内部生成式 AI 的部署进程，支持广泛的 AI 模型，基于强大的推理引擎和技术构建，提供无缝的 AI 推理体验，是实现大规模、高性能生成式 AI 推理的最佳选择。其具有自托管特性，能保证数据安全；提供预构建的容器，方便选择和使用最新模型；具有可扩展性。开始使用 NIM 非常简单，在 NVIDIA API 目录中可轻松访问多种 AI 模型，NIM 是 NVIDIA AI Enterprise 的一部分，可通过相关博客获取详细指南。
2024-11-12
搜索DragGAN
DragGAN 于 2023 年 6 月 25 日开源。喜欢 AI 绘画的对它应该不陌生，期待它带来更大的惊艳。此外，相关论文中增加了微软研究院新发布的多模态 AI 助手；学习路径中增加了适合初学者的深度学习课程 fast.ai ；AI 名词增加到 80 多个，补充了很多技术名词。您可以通过以下链接获取更多详细信息：
2024-11-11
AI相关常见缩写及对应含义，包含例如prompt，rag
以下是一些 AI 相关的常见缩写及对应含义： LLM：Large language model 的缩写，即大语言模型。 Prompt：中文译作提示词，是输入给大模型的文本内容，可理解为与大模型说的话或下达的指令，其质量会显著影响大模型回答的质量。 Token：大模型语言体系中的最小单元。不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同，通常 1Token≈12 个汉字。大模型的收费计算及输入输出长度限制常以 token 为单位计量。 上下文（context）：指对话聊天内容前、后的内容信息，其长度和窗口会影响大模型回答的质量。 在 AI 绘画中，常见的画面构图提示词有： 视图相关：Bottom view（底视图）、front,side,rear view（前视图、侧视图、后视图）、product view（产品视图）、extreme closeup view（极端特写视图）、look up（仰视）、firstperson view（第一人称视角）、isometric view（等距视图）、closeup view（特写视图）、high angle view（高角度视图）、microscopic view（微观）、super side angle（超博角）、thirdperson perspective（第三人称视角）、Aerial view（鸟瞰图）、twopoint perspective（两点透视）、Threepoint perspective（三点透视）、portrait（肖像）、Elevation perspective（立面透视）、ultra wide shot（超广角镜头）、headshot（爆头）、a crosssection view of）
2024-11-08
如何提高RAG应用中的准确率
以下是一些提高 RAG 应用准确率的方法： 1. 基于结构化数据来 RAG： 避免数据向量化和语义搜索的问题，直接利用原始数据和 LLM 的交互，提高准确率。因为结构化数据的特征和属性明确，能用有限标签集描述，可用标准查询语言检索，不会出现信息损失或语义不匹配的情况。 减少 LLM 的幻觉可能性，LLM 只需根据用户问题提取核心信息和条件，并形成标准查询语句，无需理解整个文档语义。 提高效率，省去数据向量化和语义搜索过程，直接使用标准查询和原始数据进行回复，且结构化数据的存储和更新更易更省空间。 增加灵活性，适应不同数据源和查询需求，只要数据是结构化的，就可用此方法进行 RAG。 2. 参考行业最佳实践，如 OpenAI 的案例： 从较低的准确率开始，尝试多种方法，标记哪些被采用到生产中。 通过尝试不同大小块的信息和嵌入不同内容部分，提升准确率。 采用 Reranking 和对不同类别问题特别处理的方法进一步提升。 结合提示工程、查询扩展等方法，最终达到较高的准确率，同时强调模型精调和 RAG 结合使用的潜力。 3. 深入了解 RAG 的基础概念： RAG 由检索器和生成器组成，检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息，生成器利用这些信息制作精确连贯的答案，适合处理需要广泛知识的任务，如问答系统，能提供详细准确的回答。
2024-11-08
什么是RAG的分词？
RAG（RetrievalAugmented Generation，检索增强生成）是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。通过检索的模式为大语言模型的生成提供帮助，使大模型生成的答案更符合要求。 LLM 需要 RAG 进行检索优化的原因在于 LLM 存在一些缺点： 1. 无法记住所有知识，尤其是长尾的，受限于训练数据和现有的学习方式，对长尾知识的接受能力不高。 2. 知识容易过时且不好更新，微调效果不佳且有丢失原有知识的风险。 3. 输出难以解释和验证，存在内容黑盒、不可控以及受幻觉干扰等问题。 4. 容易泄露隐私训练数据。 5. 规模大，训练和运行成本高。 RAG 具有以下优点： 1. 数据库对数据的存储和更新稳定，不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷，增删改查可解释，且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化，加上模型的理解能力，能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据，便于管控用户隐私数据，且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本，新知识存储在数据库即可，无需频繁更新模型。 在 PDF 结构识别方面，基于规则的方法 PyPDF 存在一些问题： 1. 不擅于检测段落的边界，没有解析段落的边界，使用特殊分隔符“.\n”的启发式方法在很多情况下不成立。 2. 无法识别表格内的结构，表格的结构会被完全破坏，大语言模型无法从中辨别有意义的信息。 3. 无法识别内容的阅读顺序，按照字符存储顺序解析文档，面对复杂布局时可能导致解析结果混乱。 4. 无法识别段落和表格的边界，会错误地分割表格，并将部分与后续段落合并。 PyPDF 的解析和分块工作流程是：先将 PDF 文档中的字符序列化为没有文档结构信息的长序列，然后使用分割规则如换行符“\n”进行分割，仅当组合块的长度不超过预定限制 N 个字符时，才会合并相邻块。
2024-11-05
有没有一款AI可以管理个人电脑上存储的各类文件，并且根据这些文件形成个人知识库，方便用户进行搜索、总结、创新等工作？
是的，市面上存在一些AI工具，它们可以帮助管理个人电脑上存储的各类文件，并将这些文件组织成个人知识库，以便于搜索、总结和创新。以下是一些具有这些功能的AI工具或软件： 1. Evernote（印象笔记）： 一个流行的笔记应用，支持跨平台同步，可以存储文本、图片、网页和语音等多种形式的内容。 2. Notion： 一个强大的工作区管理工具，支持笔记、数据库、看板、日历等，可以用来组织个人知识库。 3. Obsidian： 一款基于Markdown的知识管理和笔记应用，支持链接思维和网络化知识结构。 4. Zettlr： 一个面向研究人员和作家的笔记工具，支持引用管理和知识图谱。 5. Devonthink： 一款专业的信息管理软件，支持文档索引、全文搜索和AI辅助的自动分类。 6. OneNote（微软OneNote）： 微软提供的数字笔记本，支持笔记、绘图和文档整理。 7. Trello： 一个看板式的项目管理工具，也可以用来管理个人知识库。 8. Airtable： 一个灵活的数据库工具，结合了电子表格和数据库的功能，支持丰富的字段类型和自定义视图。 9. Google Keep（谷歌便签）： 一个简单的笔记应用，支持文本、图片和语音笔记，可以快速记录想法。 10. Bear： 一款美观的笔记应用，支持Markdown和标签系统，适合个人知识管理。 11. RemNote： 一个专注于学习和记忆的笔记应用，支持双向链接和间隔重复学习。 12. Nuclear： 一个知识管理和搜索工具，支持全文搜索、标签和自定义元数据。 这些工具通常具备强大的搜索功能、标签系统、引用管理、自动分类和AI辅助的整理功能，可以帮助用户高效地管理和利用个人知识库。选择合适的工具时，需要考虑个人的需求、使用习惯和偏好。随着AI技术的发展，这些工具的功能也在不断增强，为用户提供更加智能化的知识管理体验。
2024-06-23
你的知识库是怎么部署的
部署个人知识库需要考虑硬件配置和相关技术原理。 硬件方面： 生成文字大模型，最低配置为 8G RAM + 4G VRAM，建议配置为 16G RAM + 8G VRAM，理想配置为 32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型）。 生成图片大模型（比如跑 SD），最低配置为 16G RAM + 4G VRAM，建议配置为 32G RAM + 12G VRAM。 生成音频大模型，最低配置为 8G VRAM，建议配置为 24G VRAM。 技术原理方面： 利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。在这个过程中，首先检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出这 5 个过程。 文档加载：从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割：把 Documents 切分为指定大小的块。 存储：涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 此外，搭建基于 GPT API 的定制化知识库，涉及给 GPT 输入（投喂）定制化的知识。GPT3.5 一次交互（输入和输出）只支持最高 4096 个 Token。为了处理大量领域知识，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。embeddings 是一个浮点数字的向量（列表），两个向量之间的距离衡量它们的关联性，小距离表示高关联度。
2024-11-11
本地部署的AI工具
以下是关于本地部署的 AI 工具的相关信息： 目前市面上的 AI 工具分为线上和线下本地部署两种： 线上的优势：出图速度快，不依赖本地显卡配置，无需下载大型模型，能查看其他创作者的作品，但出图分辨率受限，一般最高支持 1024×1024 左右，制作横板、高清图片会受影响。 线下部署的优势：可以添加插件，不卡算力，出图质量高。但使用时电脑基本处于宕机状态，配置不高可能会出现爆显存导致出图失败的情况。 具体的部署步骤（以 windows10 系统为例，mac 系统步骤类似，命令有所不同）： 1. 安装环境： 点击电脑“系统”，输入“cmd”，回车打开命令窗口。 在命令窗口中，粘贴代码确认是否有 python 和 pip。 若没有，需安装：先安装 python，安装包可通过下载，按照步骤安装，关闭窗口再次运行命令确认。 2. 部署项目： 下载 COW 机器人项目并解压缩。 回到 chatgptonwechat/文件路径下，空白处右键，打开 Powershell 复制粘贴“python app.py”，弹出二维码扫码登录。 注意事项： 1. 程序在本地运行，关闭窗口进程结束，若要持续使用需保持窗口打开和运行。 2. 若突然不管用，可点击窗口并按空格。 3. 配置时，在 config.json 中的 OpneAi_Api 填“http://localhost:3000/api/v1/chat/completions”。 对于游戏截图升级到 KV 品质的应用，可充分发挥线上和线下平台的优势：线上找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。先在线上绘图网站的绘图广场发现想要的画风，点击创作获取模型 lora 和 tag，截取游戏人物底图将线上算力集中在人物身上，多批次尝试不同画风得出合适模型+lora 组合，最后在 C 站（）下载对应模型到本地加载部署后正式生图。
2024-11-10
Mac部署stable diffusion
在 Mac 上部署 Stable Diffusion 存在一定限制，功能可能不全且出错率偏高，严重影响使用体验。个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 如果您仍想在 Mac 上部署，可以参考以下步骤： 1. 电脑硬件要求： 系统：无明确针对 Mac 的特定系统要求。 显卡：未明确针对 Mac 的显卡要求。 硬盘：留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 2. 环境安装： 未提供 Mac 系统下的具体环境安装步骤。 由于 Mac 系统的特殊性，更推荐您采用云端部署的方式，相关教程可参考：https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/A6WYw1Nm0ikGplkuO9Ecwomqnnd
2024-11-06
联想异能者配置i5-12450八核，32GB内存,1TB固态硬盘，用于本地部署开源大模型可以部署哪些开源大模型
以下是一些您的联想异能者配置（i512450 八核，32GB 内存，1TB 固态硬盘）可部署的开源大模型及相关信息： ComfyUI 相比 WebUI 配置更低，系统资源占用更少，出图速度更快。ComfyUI 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。玩 SDwebui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上的显存的 NVIDIA 显卡（N 卡），内存在 16G 以上。硬盘会影响加载模型的速度，所以最好把软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上。 截止 2024 年 5 月，主流的 AI 笔记本电脑主要是一些专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。一些知名品牌包括微软第 11 代 Surface Pro、微星 Creator/Workstation 系列、技嘉 Aero/Aorus 系列、戴尔 Precision 移动工作站、惠普 ZBook 移动工作站、联想 ThinkPad P 系列。这些笔记本通常配备强大的 GPU（如 NVIDIA RTX 系列）、大容量内存（32GB 以上）和高速固态硬盘，还通常预装了 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架，以及各种 AI 开发工具。但这类高端 AI 笔记本价格相对较高，通常在 2000 美元以上。用户可根据自身需求和预算选择合适型号，并关注散热、续航等实际使用体验。 请注意，配置上不封顶，您可根据自己的需求和预算来选择。
2024-11-04
如何做大模型的云端部署与微调
做大模型的云端部署与微调，主要包括以下步骤： 1. 选择合适的部署方式： 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。需根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 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。 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： 可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等。 也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练： 根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练。 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。 对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护： 大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 例如，对于 SDXL 的大模型，本地部署时要注意模型分为 base+refiner 以及配套的 VAE 模型，需将其放入对应文件夹，并在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。而对于 Llama3 的部署和微调，实操分两部分，包括本地部署并通过 webdemo 对话，以及使用特定数据集进行微调，具体流程为购买服务器、安装代码环境、下载通用模型和数据集、挑选微调框架、编写微调程序和验证结果。 总的来说，部署和微调大模型需要综合考虑多方面因素，根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。
2024-10-26
docker部署qwen
以下是关于 Docker 部署相关问题的综合回答： 容器编排模板： 容器编排模板是一种配置文件，用于在 Docker 中部署和管理多个容器，可一键部署复杂环境，无需手动配置细节，如配置 COW 组件与微信和极简未来平台交互。 使用 Docker 部署 COW 组件的原因： Docker 提供隔离运行环境，确保应用在任何环境稳定运行，简化安装和配置过程，保证环境一致，便于管理和维护。 配置多个前缀触发机器人回复的原因： 配置如“bot”、“@bot”等多个前缀，能确保机器人只在特定情况回复，避免群聊或私聊中频繁干扰，提高响应准确性和用户体验。 扫码登录失败的解决办法： 1. 重启 Docker 容器：在宝塔面板中找到对应容器，点击“重启”。 2. 检查网络连接：确保服务器和微信客户端能正常访问互联网。 3. 重新扫描二维码：等待容器重启后，重新扫描日志中生成的二维码。 费用相关： 使用 AI 微信聊天机器人的费用实际上不高，极简未来平台按使用量收费，对一般用户费用相对低廉，充值少量费用通常可用很长时间，且平台提供每天签到免费领积分福利，进一步降低使用成本。使用极简未来平台创建 AI 机器人的具体费用未明确给出。
2024-10-20