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如何部署私有大语言模型？

Answer

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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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

我们需要进行部署的有三大部分1、本地部署大语言模型2、本地部署FastGPT+OneAPI3、本地部署HOOK项目或COW[heading1]一、部署大语言模型[content]一、下载并安装Ollama1、点击进入，根据你的电脑系统，下载Ollama：https://ollama.com/download2、下载完成后，双击打开，点击“Install”3、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://127.0.0.1:11434/二、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）1、如果你是windows电脑，点击win+R输入cmd，点击回车如果你是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。2、复制以下命令行，粘贴进入，点击回车：3、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）4、下载完成后你会发现，大模型已经在本地运行了。输入文本即可进行对话。

[应用实例] 本地部署Google Gemma

作者：吵爷Google刚刚发布了家用版的小模型Gemma，分别为2b（20亿参数）和7b（70亿参数）版本。相对千亿参数的大模型，这种小模型可能不适合解决特别复杂的任务，但是从趋势上看应该是模型本地化提升基础操作效率的模板。类似之前国内发布的ChatGLM-6B。现在的部署环境比一年前要友好多了，首先提一下Ollama，Ollama是一个开源的大型语言模型服务，可以非常方便地部署最新版本的GPT模型并通过接口使用，支持热加载模型文件,无需重新启动即可切换不同的模型。除了Gemma，像小型的llama也支持本地部署。环境准备首先进入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0.1.26cls清空屏幕，接下来直接输入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了，2个模型都安装以后，可以重复上面的指令切换。2b的反应速度非常快，但是能够互动的话题有限。7b我也试了下，能跑是能跑（我是3050显卡），但是会有明显的卡顿，输出内容的质量相对会高不少，但无论2b还是7b，对非英文语种的反馈都不是很稳定。2b测试7b测试另外模型里一些常用的内部指令/set显示设置界面可调整的设置项/show显示模型信息/load<model>加载一个已有模型/bye退出

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

1.支持多种大型语言模型：Ollama支持包括通义千问、Llama 2、Mistral和Gemma等在内的多种大型语言模型，这些模型可用于不同的应用场景。2.易于使用：Ollama旨在使用户能够轻松地在本地环境中启动和运行大模型，适用于macOS、Windows和Linux系统，同时支持cpu和gpu。3.模型库：Ollama提供了一个模型库，用户可以从中下载不同的模型。这些模型有不同的参数和大小，以满足不同的需求和硬件条件。Ollama支持的模型库可以通过https://ollama.com/library进行查找。4.自定义模型：用户可以通过简单的步骤自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。5.API和集成：Ollama还提供了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。6.社区贡献：Ollama社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如Web和桌面应用、Telegram机器人、Obsidian插件等。7.总的来说，Ollama是一个为了方便用户在本地运行和管理大型语言模型而设计的框架，具有良好的可扩展性和多样的使用场景。后面在捏Bot的过程中需要使用Ollama，我们需要先安装，访问以下链接进行下载安装。https://ollama.com/download/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）。我们可以通过ollama list进行确认，当我们还没下载模型的时候，正常会显示空：可以通过ollama命令下载模型，目前，我下载了4个模型：几个模型简介如下:

Others are asking
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
部署私有大模型需要什么显卡
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。
2024-09-08
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
你使用了哪些大模型
以下是关于大模型的相关信息： 大模型的定义：大模型的“大”指用于表达 token 之间关系的参数多，主要是模型中的权重（weight）与偏置（bias），例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力（Selfattention）机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。数字化便于计算机处理，为让计算机理解 Token 之间的联系，需把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称为 embedding，常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。 国内部分大模型： 北京：百度（文心一言）https://wenxin.baidu.com 、抖音（云雀大模型）https://www.doubao.com 、智谱 AI（GLM 大模型）https://chatglm.cn 、中科院（紫东太初大模型）https://xihe.mindspore.cn 、百川智能（百川大模型）https://www.baichuanai.com/ 上海：商汤（日日新大模型）https://www.sensetime.com/ 、MiniMax（ABAB 大模型）https://api.minimax.chat 、上海人工智能实验室（书生通用大模型）https://internai.org.cn 部分大模型的特点：在聊天状态下能生成 Markdown 格式的有智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax；目前不能进行自然语言交流的有昇思、书生；受限制使用的有 MiniMax；特色功能方面，昇思能生图，MiniMax 能语音合成。 大模型的动手实验：由于作者使用的是 macOS 系统，因此采用 GGML 量化后的模型。比较有名的相关项目有 ggerganov/llama.cpp:Port of Facebook's LLaMA model in C/C++ 中下载模型，3G 到 7G 不等。此外，llama.cpp 还提供了 WebUI 供用户使用，首先启动 server，它默认监听 8080 端口，打开浏览器就可以对话。
2025-02-20
养老场景实时健康监测与风险预警在技术上怎么实现，用AI大模型实现，请给出一个可行的方案
以下是一个利用 AI 大模型实现养老场景实时健康监测与风险预警的可行方案： 首先，需要明确相关的概念和技术名词。AI 即人工智能，机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是基于有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是在无标签数据中自主发现规律，例如聚类。强化学习是从反馈中学习以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。深度学习参照人脑，具有神经网络和神经元，因层数多被称为深度，神经网络可用于多种学习方式。生成式 AI 能生成文本、图片、音频、视频等内容形式，LLM 是大语言模型，生成图像的扩散模型不属于大语言模型，像谷歌的 BERT 模型可用于语义理解，如上下文理解、情感分析、文本分类。 在技术里程碑方面，2017 年 6 月谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文首次提出了 Transformer 模型，其完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。 对于养老场景的实时健康监测与风险预警，可利用传感器收集老人的生理数据，如心率、血压、血糖等。这些数据通过物联网传输到服务器，利用深度学习算法对数据进行分析和处理。例如，使用基于 Transformer 模型的大模型，对历史健康数据和当前实时数据进行学习和分析，建立老人的健康模型。通过与正常健康指标的对比，及时发现异常情况，并结合无监督学习中的聚类算法，对不同健康状况的老人进行分类，以便提供个性化的预警和建议。同时，利用强化学习不断优化模型的预警准确性和及时性。 总之，通过整合传感器数据采集、物联网传输、深度学习算法分析和模型优化等环节，借助 AI 大模型实现养老场景的实时健康监测与风险预警。
2025-02-20
大模型和小模型区别是什么？为什么大模型有幻觉，小模型没有？
大模型和小模型的区别主要体现在以下几个方面： 1. 规模和参数：大模型通常具有更多的参数和更复杂的架构，而小模型相对规模较小。 2. 能力和性能：在处理自然语言等任务时，大模型往往表现出更强的能力，例如更准确的理解和生成能力。 3. 应用场景：大模型适用于通用的、复杂的任务，小模型则更适合特定的、简单的场景。 关于大模型存在幻觉而小模型没有的原因： 1. 工作原理：大模型基于统计模型预测生成内容，通过训练数据猜测下一个输出结果，可能因错误数据导致给出错误答案。 2. 数据局限性：大模型的知识完全源于其训练数据，可能存在过时、不准确或不完整的信息。 3. 不可预测性：大模型的输出结果具有不可预测性，而小模型相对更稳定和可预测。
2025-02-20
大模型讲解
大模型是指输入大量语料，使计算机获得类似人类“思考”能力，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 大模型的训练和使用过程可以用“上学参加工作”来类比： 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：大模型需要大量数据，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：选择合适算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为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）。 在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，会被数字化形成词汇表，便于计算机处理。为让计算机理解 Token 之间的联系，还需把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称为 embedding，常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力（Selfattention）机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。大模型的“大”在于用于表达 token 之间关系的参数多，主要是模型中的权重（weight）与偏置（bias）。 从整体分层的角度来看，大模型整体架构分为以下几层： 1. 基础层：为大模型提供硬件支撑、数据支持，如 A100、数据服务器等。 2. 数据层：包括静态的知识库和动态的三方数据集。 3. 模型层：有 LLm（大语言模型，如 GPT，一般使用 transformer 算法实现）或多模态模型（如文生图、图生图等模型，训练数据与 llm 不同，用图文或声音等多模态数据集）。 4. 平台层：如大模型的评测体系、langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层：即应用层，是用户实际看到的地方。
2025-02-20
生成3d模型可以让模型动起来吗？
生成 3D 模型后是可以让模型动起来的。例如，通过以下工具和流程可以实现： 工具链：Midjourney（生成等距图像）→Trellis（图像转 3D 模型）→Browser Lab（浏览器内 3D 编辑器）。 步骤： 使用 Midjourney 生成等距 3D 场景，提示词示例：3D isometric bedroom with a bed and desk。（DALLE 3 也可测试） 用 Trellis 工具将图像转为 3D 模型（支持 Tripo 3D 等其他工具）。工具地址： 下载生成的 3D 模型（GLB 文件或高斯分布文件），然后导入 Browser Lab 编辑器中进一步编辑。编辑器地址： 结合可灵 AI、Hailuo AI、Runway 等工具可让场景中的人物动起来。 对于文物雕塑上色，可使用 runway 让固有想法的物体变得动态，runway gen3 的 V2V 可以让物体重新建模、重新上色，再把背景上个色，传到剪映，加上 BGM。 先上传图片，运用提示词，只要让物体动起来就行，一次可能不成功，可以多次抽卡（分够的话）。 生成好的视频的左下方，点击“Reuse”，再点击上方出现的“Video to Video”，视频就会跳转到我们的工作台。 再在下方输入提示词“3D modeling with vibrant colors”等待生成。 再重复上面一个步骤，把提示词换成“Changing the background to the universe,the body emits light”。 最后导入剪映，按照自己喜欢的风格，剪成一个小短片。 另外，可以用即梦 S2.0（或其他可以动效的工具）出动态视频，在剪映提前转成 9:16 或 16:9 的大小，否则 runway 会裁剪尺寸。
2025-02-20
你用的是什么ai模型
以下是关于所使用的 AI 模型的相关信息： 我使用的是 GPT4，其他模型的效果不太好。如果您使用 GPT4 总结的内容质量不行，可以点击“重试”按钮让其重新总结。 默认情况下，Cursor Chat 将 OpenAI 的 GPT4（具体为 GPT4Turbo 实例）用于其 AI 模型，您可以通过选择喜欢的 AI 模型，且为 Chat 选择的模型会保存供未来使用。 有实例中使用的是阿里千问模型。
2025-02-20
deepseek本地部署
DeepSeek 大模型尤其是有推理功能的 DeepSeek R1 大模型，其权重文件开源，可本地部署。DeepSeek 公司名为深度求索，其网页和手机应用目前免费，但 API 调用收费。 一夜之间，DeepSeek R1 大模型成为国民刚需，但官网卡顿，不能使用联网搜索等问题困扰了很多人。很多平台上线的 DeepSeek R1 版本存在各种不足，如不是满血版本或不能联网。本地部署的版本能作为替补，但很难长期使用。 通过工作流+DeepSeek R1 大模型，可实现联网版的 R1 大模型。实现的核心路径包括：拥有扣子专业版账号（若为普通账号，请自行升级或注册专业号）；开通 DeepSeek R1 大模型（访问地址：https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ，在火山方舟中找到开通管理，开通服务，并添加在线推理模型，在扣子开发平台才能使用）；创建智能体（点击创建，完成智能体的创建）。
2025-02-20
deepseek 分布式如何部署
DeepSeek 的分布式部署情况如下： 腾讯云（自建服务器）：提供全版本，采用多机分布式部署，节点数量为 2 个，单节点配置为 HCCPNV6 机型，可在线体验（需开通 T1 平台服务）。 腾讯云（调用 API）：提供 DeepSeekR1 和 DeepSeekV3 版本，API 调用 DeepSeek 系列模型限时免费。即日至北京时间 2025 年 2 月 25 日 23:59:59，所有腾讯云用户均可享受 DeepSeekV3、DeepSeekR1 模型限时免费服务，单账号限制接口并发上限为 5。在此之后，模型价格将恢复至原价。 京东云：提供“deepseekr1:1.5b”、“deepseekr1:7b”、“deepseekr1:32b”版本，价格为 1.89 元/小时起，采用服务器部署的方式。 Gitee AI：提供全版本，R1 价格 0.1 元/次，基于沐曦曦云 GPU 及曦源一号国产替代算力集群，有在线体验。 此外，还可以通过以下步骤实现 DeepSeek 联网版的部署： 1. 拥有扣子专业版账号，如果是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。 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。 3. 创建智能体，点击创建，先完成一个智能体的创建。
2025-02-20
deepseek 分布式部署
以下是关于 DeepSeek 分布式部署的相关信息： 云计算厂商提供的 DeepSeek 版本及特点： 腾讯云（自建服务器）：全版本，多机分布式部署，节点数量 2 个，单节点配置为 HCCPNV6 机型，可在线体验（需开通 T1 平台服务）。 腾讯云（调用 API）：DeepSeekR1、DeepSeekV3，API 调用 DeepSeek 系列模型限时免费，即日起至 2025 年 2 月 25 日 23:59:59，所有腾讯云用户均可享受限时免费服务，单账号限制接口并发上限为 5，之后模型价格将恢复原价。 京东云：“deepseekr1:1.5b、“deepseekr1:7b”、“deepseekr1:32b”，价格 1.89/小时起，服务器部署方式。 gitee ai：全版本，R1 价格 0.1 元/次，基于沐曦曦云 GPU 及曦源一号国产替代算力集群，有在线体验。 价格方面： 腾讯云（调用 API）：即日起至 20250208 24:00 享受折扣价，20250209 00:00 恢复原价。输入：￥2￥1/M Tokens，输出：￥8￥2/M Tokens。当前有优惠活动，包括邀请好友赚 2000 万 Tokens，注册即送 2000 万 Tokens。 阿里云（人工智能平台 PAI）：以 R1 为例，所需计算资源价格 316.25/小时，模型部署成在线服务，在人工智能平台 PAI 下的模型部署下的模型在线服务 EAS。 阿里云（阿里云百炼）：全版本，免费额度：10000000/10000000，通过 API 调用。 华为昇腾社区：全版本，部署 DeepSeekR1 模型用 BF16 权重进行推理至少需要 4 台 Atlas 800I A2（864G）服务器，用 W8A8 量化权重进行推理则至少需要 2 台 Atlas 800I A2，服务器调用 Docker 下载部署权重资源，非 API 调用模式。
2025-02-20
本地部署deepseek
DeepSeek 具有多种含义，包括 DeepSeek 公司（深度求索），其网页和手机应用目前免费，但 API 调用收费。DeepSeek 大模型尤其是具有推理功能的 DeepSeek R1 大模型，权重文件开源，可本地部署。 一夜之间，DeepSeek R1 大模型成为国民刚需，但官网卡顿，不能使用联网搜索等问题困扰了很多人。很多平台上线的版本存在各种不足，本地部署的版本能作为替补，但难以长期使用。 通过工作流 + DeepSeek R1 大模型，可实现联网版的 R1 大模型。实现的核心路径包括：拥有扣子专业版账号（若为普通账号，请自行升级或注册专业号），开通 DeepSeek R1 大模型（访问地址：https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ，在火山方舟中找到开通管理，开通服务，并添加在线推理模型），创建智能体。
2025-02-19
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
汇总一下现在的大语言模型都有哪些，国外和国内的模型分别列出来
以下是国内外的大语言模型汇总： 国外大语言模型： GPT4（OpenAI）：目前最先进的自然语言生成模型，可用于回答问题、撰写文章等。 Gemini Ultra（Google）：多模态人工智能模型，采用神经网络架构，对标 GPT4，可用于回答问题、生成代码、处理文本等。 Claude 3 Opus（Anthropic）：多模态模型，能处理超过 1 百万 token 的输入，具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能；实现了接近完美的召回率。 国内大语言模型： 文心一言（百度）：大语言模型，可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 讯飞星火：目前体验效果较好。 悟道・天鹰（北京智源人工智能研究院）：首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。 清华 ChatGLM 。 此外，国内还有通用模型如通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；还有垂直模型，专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。
2025-02-19
我是少儿编程老师,现在我需要知道编程每个语言之间的区别，并绘制出一张思维导图给我详细介绍
很抱歉，目前没有关于编程各语言区别的详细内容来为您绘制思维导图。但一般来说，不同的编程语言在语法、应用场景、性能特点等方面存在差异。例如，Python 语法简洁，常用于数据科学和人工智能；Java 应用广泛，在企业级开发中表现出色；C++ 性能高效，常用于系统编程和游戏开发等。您可以通过在线编程学习网站、相关书籍以及技术论坛获取更详细准确的信息来绘制思维导图。
2025-02-19
0到1使用大语言模型
以下是关于 0 到 1 使用大语言模型的相关内容： Ollama 框架： 1. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 3. 提供模型库，用户可从中下载不同参数和大小的模型，通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型，例如修改温度参数调整创造性和连贯性，或设置特定系统消息。 5. 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。 6. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 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。 大模型安全： 1. 通过对齐（指令调优）使语言模型更好理解人类意图并增加安全保障，可拆解为监督微调、获取 reward model 和强化学习调整输出分布两部分。 2. LLAMA2 专门使用安全有监督微调确保语言模型安全。 3. 强化学习通过引入人类反馈数据调整模型输出分布，使模型面对训练分布外数据时能拒绝不当回答。 4. 但 Alignment 并不足以防护所有安全问题，存在越狱（Jailbreak）情况，导致模型对齐失效。 5. 还需关注隐私问题。 大模型架构与特点： 1. 包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 三种架构，目前熟知的 AI 助手多为 decoderonly 架构。 2. 大模型预训练数据量大，来自互联网，参数多，如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达 170B 参数。 3. GPT3 可根据任务描述和示例完成任务，ChatGPT 则通过对话完成任务，二者在形式和安全性上有差别。
2025-02-19
用lua语言写一个a星算法
很抱歉，目前知识库中没有关于用 Lua 语言编写 A 星算法的相关内容。但我可以为您提供一个 A 星算法的基本框架和思路，您可以根据这个来尝试用 Lua 语言实现： A 星算法是一种在图形中寻找最短路径的常见算法。以下是其基本步骤： 1. 初始化 创建开放列表和关闭列表。 将起始节点添加到开放列表，并设置其 g 值（从起始节点到当前节点的实际代价）为 0，f 值（f = g + h，其中 h 是从当前节点到目标节点的估计代价）为 h 值。 2. 主循环 从开放列表中取出 f 值最小的节点作为当前节点。 将当前节点从开放列表移到关闭列表。 对于当前节点的所有相邻节点： 如果相邻节点在关闭列表中，跳过。 计算相邻节点的 g 值（通过当前节点的 g 值加上从当前节点到相邻节点的代价）。 如果相邻节点不在开放列表中，将其添加到开放列表，并设置其 g 值和 f 值。 如果相邻节点已经在开放列表中，且新计算的 g 值更小，更新其 g 值和 f 值。 3. 找到目标节点 当目标节点被添加到关闭列表时，算法结束。通过从目标节点回溯到起始节点，即可得到最短路径。 希望以上内容对您有所帮助，祝您成功实现用 Lua 语言编写 A 星算法。
2025-02-19
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