如何使用阿里PAI部署大模型

Flux inpainting 基于 diffusion train 的 inpainting 通常涉及以下方面： 训练扩散模型在特定的表示上，能够在降低复杂度和保留细节之间达到最优平衡点，显著提高视觉保真度。在模型架构中引入交叉注意力层，使其成为强大且灵活的生成器，能够处理诸如文本和边界框等一般条件输入，实现基于高分辨率卷积的合成。 关于 Midjourney 的训练 prompt 方面： Midjourney 会定期发布新的模型版本以提高效率、连贯性和质量。最新模型是默认的，但也可以通过 version 或 v 参数或使用 /settings 命令选择其他模型版本。不同模型在不同类型的图像上表现出色。Midjourney V5 模型是最新且最先进的模型，于 2023 年 3 月 15 日发布。使用该模型可在 prompt 末尾添加 v 5 参数，或通过 /settings 命令选择 MJ Version 5。该模型具有很高的连贯性，擅长解释自然语言 prompt，分辨率更高，并支持诸如 tile 等高级功能。V5 基础模型具有更广泛的风格范围、对 prompt 响应更灵敏、图像质量更高（分辨率提高 2 倍）、动态范围改进、图像细节更丰富且更准确、文本干扰更少等新特点，还支持 tile 参数实现无缝平铺（实验性）、支持大于 2:1 的 ar 宽高比（实验性）、支持 iw 权衡图像 prompt 与文本 prompt 以及特定的风格和 prompt 方式。

PopAI 是一款办公效率工具，具有以下功能： 1. 类似 ChatGPT 的聊天功能。 2. 集成了众多工作中可用的效率工具，如 PPT 和流程图生成、提示生成等。 3. 率先集成了 GPT4V 的图像 API 且调教良好，能清晰解释图像相关内容。 4. 具有创新的交互，在回答内容后可进行如翻译为中文、扩写重新排版并添加内容变为一篇文章等“Enrich”操作。 5. “Enrich”操作不仅不是干巴巴的填充，还会配合相关图片，必要时绘制流程图。

Poe 是一个 AI 聊天网站，支持与多个智能 AI 机器人（如 GPT4 等）进行实时在线交流。注册账号后可免费使用，部分功能需要付费订阅。不同的 AI 机器人有不同特点，可根据需求选择使用。总体而言，Poe 为用户提供了便捷的智能对话体验。其官网地址是：https://poe.com/ ，在官网帮助中心上可以找到具体教程。 此外，Poe 平台还推出了其他多种功能，比如多个机器人一起聊天、文件上传和视频输入等。Odyssey 是一个能提供好莱坞级别的 AI 视频生成和编辑工具的项目。PaintsUndo 可以输入静态图像自动生成整个绘画的全过程视频，该项目主要研究和再现数字绘画中的绘画行为，为数字艺术创作提供新的工具和方法。更多详细介绍可参考：https://xiaohu.ai/p/10996 、https://x.com/imxiaohu/status/1810574723048489063 、https://xiaohu.ai/p/11005 、https://x.com/imxiaohu/status/1810589354114626008 、https://xiaohu.ai/p/11010 、https://lllyasviel.github.io/pages/paints_undo/

以下是学习 GPT 的一些方法和步骤： 1. 系统地了解和学习 API 相关的知识。 去网上寻找可以用的 API 来练习。 发掘 GPT Action 更多的潜力。 2. 以“找电影”为例学习特定的 API 操作： 前往 themoviedb.org 注册并申请一个 API KEY。注册后点击邮箱验证邮件里的链接，依次点击右上角头像账户设置API 请求 API 密钥click here。 选择 Developer 开发者，协议拉到最底下然后 Accept 接受。 使用类型选择网站，应用名称随便写，URL 填 ChatGPT 官网，简介用英文写，除邮箱外大概填填提交，支持中国手机号。 获得 API 密钥和 API 读访问令牌后找个小本本记下来备用。 3. 构建 GPT： 新创建一个 GPT，名字描述随便写，Instructions 使用特定内容。 详细介绍和主视觉图（取自'backdrop_path'）、主要剧情、观影前需要了解的背景和知识、搜索网上的评论并总结，可使用 webPilot 来寻找。 添加一个上一步的 Webpilot Action。 继续添加一个新的 Action，在 Schema 里粘贴特定内容。 4. 对于不熟悉的 API，在 Prompt 里告诉 GPT 如何使用。 5. 提炼 Action 的工作流： 首先，确定想要做什么样的 GPT 以及是否需要外部数据，两者先后顺序不重要。 然后，去需要的外部数据寻找 API 文档，或者基于需求自己开发一个 API，寻找市面上可以直接用的 Action 。 最后，基于 API 文档，编写 Action 里的 Schema 和 Prompt（如何处理取回来的信息）。 总结：今天的讨论从人工智能中的“Agent & Action”开始，转向 OpenAI 对智能体（Agent）能力模型的定义，深入探讨了 ChatGPT 中的 Action（搜索、画图、代码解释器）以及 GPT 系列中的不同 Action，使用了容易上手的 Action Webpilot 用于访问网页获取实时文本内容，初步了解了 API 的概念以及 GPT 如何通过 Action 与外部数据进行交互和使用。如果对 Action 感兴趣，可以从以上方向继续前进。

市面上与阿里百炼平台类似的工作流竞品有以下几种： 1. 智谱 GLM4V：通用视觉类大模型，拍立得最早使用的模型，接口响应速度快，指令灵活性差一些，一个接口支持图片/视频/文本，视频和图片类型不能同时输入，调用成本为 0.05 元/千 tokens，可参考。 2. 阶跃星辰：通用视觉类大模型，响应速度快，支持视频理解，输入成本为 0.005～0.015/千 tokens，输出成本为 0.02～0.07/千 tokens，可参考。 3. 百度 PaddlePaddle：OCR 垂直小模型，文本识别能力补齐增强，私有化部署服务费，API 调用在 0.05～0.1/次，开源地址为。

目前市面上与阿里百炼平台类似的竞品有： 1. 智谱的 GLM4V：通用视觉类大模型，拍立得最早使用的模型，接口响应速度快，指令灵活性差一些，一个接口支持图片/视频/文本，视频和图片类型不能同时输入，调用成本为 0.05 元/千 tokens。 2. 阶跃星辰：通用视觉类大模型，响应速度快，支持视频理解，输入成本为 0.005～0.015/千 tokens，输出成本为 0.02～0.07/千 tokens。 3. 百度 PaddlePaddle：OCR 垂直小模型，文本识别能力补齐增强，采用私有化部署服务费，API 调用在 0.05～0.1/次。

阿里巴巴国际站 AI 助手是通过以下步骤创建和集成的： 1. 创建大模型问答应用： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，也可以输入一些 Prompt 设人设以引导大模型应对客户咨询。 在页面右侧提问验证模型效果，点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证：在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存，在顶部导航栏右侧点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面，创建新 APIKEY 并保存。 2. 搭建示例网站： 点击打开函数计算应用模板，选择直接部署，填写前面获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY，其他表单项保持默认，点击页面左下角的创建并部署默认环境，等待项目部署完成。 应用部署完成后，在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名进行访问，确认示例网站部署成功。 3. 为网站增加 AI 助手： 回到应用详情页，在环境详情的最底部找到函数资源，点击函数名称，进入函数详情页。 在代码视图中找到 public/index.html 文件，取消相关位置的代码注释。 点击部署代码，等待部署完成。重新访问示例网站页面，此时网站右下角会出现 AI 助手图标，点击即可唤起 AI 助手。 大模型具有强大的语言理解和生成能力，但也存在一定局限性，例如无法回答私有领域问题、无法及时获取最新信息、无法准确回答专业问题等。为了提升用户体验和增强业务竞争力，越来越多的企业会构建 AI 助手，适用于有企业官网等渠道期望为客户提供产品咨询服务、缺少技术人员开发大模型问答应用等场景。智能体应用基于大模型，通过集成特定的外部能力，能够弥补大模型的不足，其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。

以下是关于阿里云百炼的相关信息： 一、阿里云百炼与猎聘的合作 1. 客户介绍 猎聘是专业的招聘平台，深耕在线招聘市场十余年，拥有超 1 亿优质人才，验证猎头用户数超 21 万，为超 132 万验证企业提供专业招聘服务。其独特的“BHC”三边模式的生态共赢系统不同于行业普遍的“BC”双边模式。 2. 业务挑战 候选人筛选效率低、人力成本高，依赖关键词筛选等招聘作业模式，需要大量人工筛选，重复性工作大且人力成本高。 人工搜索准确率低，在人工通过关键词筛选候选人的过程中，可能会因为主观判断或信息不完整等原因导致匹配度不高、招聘效果不佳，甚至可能导致企业招不到合适的人才。 等待回复时间长影响求职体验，长时间的等待回复，可能会导致求职者的体验不佳，从而降低求职者对招聘平台的使用满意度。 3. 阿里云的解决方案 基于百炼提供的通义大模型实现招聘全流程提效，通过 AI 生成并优化 JD，在智能岗位发布、人岗匹配、智能面试及摘要等场景，缩短人岗匹配时间，辅助提效。 二、阿里云百炼与零跑汽车的合作 1. 客户介绍 零跑汽车成立于 2015 年 12 月 24 日，是一家创新型的智能电动汽车品牌，自成立以来，始终坚持核心技术的自主研发，是拥有智能电动汽车完整自主研发能力以及掌握核心技术的整车厂家，2023 年零跑已位列新能源品牌销量前三。从 2017 年起，零跑汽车便与阿里云展开深度合作。 2. 阿里云的解决方案 通过百炼平台实现大模型落地零跑座舱，为用户的信息查询、车辆控制、娱乐与媒体服务、秒极生图等互动提供支持，提升用户的座舱体验。 接入通义大模型实现开放式语音交互，改变了传统的固定形式的问答模式，支持用户与零跑智能座舱进行开放式语音交互（闲聊场景），进行自然、连贯的多轮对话，可秒级响应，同时结合企业知识库和互联网知识库，满足用户多元化的需求。 基于语音调用通义万相实现秒级作图，零跑采用语音助手调用云端通义系列大模型，帮助用户通用语音调用通义万相实现文生图换壁纸，实现秒级作图，提升娱乐互动；支持语音查找如何使用汽车功能、规划路径等功能，丰富用户操作体验；知识库内容覆盖了零跑全系汽车知识和其他汽车品牌开放领域的信息。 基于百炼构建大模型应用架构，零跑汽车构建了开放、可扩展的大模型应用架构，基于统一的大模型底座，实现了零跑座舱大模型应用场景的快速扩展与迭代，降低大模型应用的创新门槛与成本。 三、阿里云百炼的平台特点 阿里云的大模型服务平台百炼是一站式的大模型开发及应用构建平台。不论是开发者还是业务人员，都能深入参与大模型应用的设计和构建。您可以通过简单的界面操作，在 5 分钟内开发出一款大模型应用，或在几小时内训练出一个专属模型，从而将更多精力专注于应用创新。使用场景示例： 1. 法律合规改写：客户是一家招聘平台，每天需要处理百万级别的企业招聘需求，通过百炼工作流封装多个法律合规 Agent 判断企业端的要求是否符合劳动法要求，是否有性别歧视风险等等，并自动改写，减少了大量人力审核的需求。 2. 关键信息抽取&打标签：客户是一家法催机构，每天需要处理十万到百万级别的借款人的相关信息，包括数额、借款时长、沟通次数以及反馈等等的大量不同来源的文本，通过百炼工作流，客户构建并串联了案件画像 Agent、借款人画像 Agent、法院画像 Agent 并最终通过打标签 Agent 经过意图分析节点自动化执行下一步，减少了大量律师数据整理，分析以及归类的工作。 3. 智能助理&客服：客户是一家有 C 端 APP 的教育机构，有几十万的 DAU，客户通过百炼工作流搭建了首页的智能助手，通过意图分类的能力，将不同的用户 Query 分发到不同的场景模型中，针对用户自己的场景进行回答。

以下是为大学生设计的一份去新加坡游学 8 天的方案： 第一天：出发与抵达 从出发地乘坐飞机抵达新加坡樟宜机场。 入住酒店，稍作休息，适应时差。 第二天：NUS 课程第一天 上午：参加 NUS 关于人工智能的课程，了解人工智能的基础概念和发展趋势。 下午：与授课教师和同学进行交流和讨论，加深对课程内容的理解。 第三天：NUS 课程第二天 上午：继续 NUS 的人工智能课程，学习人工智能的技术应用和实际案例。 下午：分组进行项目实践，将所学知识应用到实际问题中。 第四天：NUS 课程第三天 上午：完成 NUS 课程的最后部分，进行课程总结和成果展示。 下午：参观新加坡的一家高科技企业，了解其在人工智能领域的创新成果和运营模式。 第五天：高科技企业参访 上午：参访第二家高科技企业，与企业专家交流，了解行业前沿动态。 下午：参加企业组织的研讨会，探讨人工智能在该企业的具体应用和未来发展方向。 第六天：高科技企业参访与培训 上午：参访第三家高科技企业，深入了解其研发流程和市场策略。 下午：前往阿里进行一天的培训，学习阿里在人工智能方面的先进经验和技术。 第七天：高科技企业参访与文化体验 上午：参访第四家高科技企业，对比不同企业在人工智能领域的特点和优势。 下午：自由活动，体验新加坡的城市文化和生活方式。 第八天：返程 收拾行李，办理退房手续。 前往机场，乘坐飞机返回出发地。 在整个游学过程中，要注意安排好交通、餐饮和住宿等方面的事宜，确保学生的安全和舒适，让学生能够充分学习和体验。

阿里开源的数字人相关信息如下： 阿里的虚拟数字人：https://www.aliyun.com/product/ai/avatar?spm=5176.21213303.8115314850.1.72de53c9pdvu6T&scm=20140722.S_card@@%E4%BA%A7%E5%93%81@@1161322.S_card0.ID_card@@%E4%BA%A7%E5%93%81@@1161322RL_%E6%95%B0%E5%AD%97%E4%BA%BAOR_serV_2P0_0 关于阿里在 AIGC 实践方面的相关文章： 在构建高质量的 AI 数字人方面，建好的模型可以使用 web 前端页面（Live2D 就提供了 web 端的 SDK）或者 Native 的可执行程序进行部署，最后呈现在用户面前的是一个 GUI。笔者的开源数字人项目（项目地址：https://github.com/wanh/awesomedigitalhumanlive2d）选择了 live2d 作为数字人躯壳，因为这类 SDK 的驱动方式相比现在的 AI 生成式的方式更加可控和自然，相比虚幻引擎这些驱动方式又更加轻量和简单；另外超写实的数字人风格在目前的技术能力下，处理不好一致性问题，容易带来虚假的感觉或者产生恐怖谷效应，而卡通二次元的形象给人的接受度更高。关于 live2d 的 SDK 驱动方式可以参考官方示例：https://github.com/Live2D 。

Redux 模型是一个轻量级模型，具有以下特点和应用： 1. 可与 Flux.1配合使用，基于 1 个输入图像生成图像变体，无需提示，适合快速生成特定样式的图像。 2. 位置：将 Redux 模型下载到 comfyui/models/style_models，下载 sigclip_patch14384.safetensors 到 ComfyUI/models/clip_vision。 3. 重绘节点：ComfyUIInpaintEasy，相关链接：https://github.com/CYCHENYUE/ComfyUIInpaintEasy 。 4. 在工作流中的应用： 用于电商服饰行业的换装、虚拟试穿等场景，提升效果并简化工作流。 模特生成：加入 Redux 模型，强度不用太高，让提示词生效（Reduxprompt 节点风格细节等级 1=27×27 最强，14=1×1 最弱）。 服装高精度处理：使用 Flux 的 fill 模型，提示词书写格式为这是一组图片，左边是衣服，右边的模特穿着左边的衣服，Redux 权重调整为最大。 FLUX.1 Redux 还适用于所有 FLUX.1 基本模型，用于生成图像变化，给定输入图像能重现具有轻微变化的图像，自然集成到更复杂工作流程中，通过提示解锁图像重新设计。最新型号 FLUX1.1Ultra 支持该功能，允许组合输入图像和文本提示，创建具有灵活宽高比的高质量 4 兆像素输出。

Joy_caption_two_load 模型相关信息如下： 下载地址： 模型可从 https://huggingface.co/unsloth/MetaLlama3.18Bbnb4bit 下载，存放文件夹为 Models/LLM/MetaLlama3.18Bbnb4bit 。 网盘链接：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha/tree/main/wpkklhc6 ，存放文件夹为 models/Joy_caption 。 此外，还有 MiniCPMv2_6提示生成器+CogFlorence 可从 https://huggingface.co/pzc163/MiniCPMv2_6promptgenerator 和 https://huggingface.co/thwri/CogFlorence2.2Large 下载。 节点安装地址：D:\\ComfyUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 安装步骤： （Comfyui evn python.exe）python m pip install rrequirements.txt 或点击 install_req.bat ，注意 transformers 版本不能太低。 下载模型或者运行 comfyui 自动下载模型到合适文件夹。 模型安装： Joy_caption ，运行自动下载模型（推荐手动下载）。 三个模型（页面显示和实际大小有一定差异）： 3.5G，放到：你的\\ComfyUI\\models\\clip\\siglipso400mpatch14384 。 5.7G，放到：你的\\ComfyUI\\models\\LLM\\MetaLlama3.18Bbnb4bit 。 86MB，放到：你的\\ComfyUI\\models\\Joy_caption 。 相关模型介绍： Joy Caption 模型在 SigLIP 和 Llama3.1 的基础之上，使用 Adapter 模式，训练出更好的描述图像的模型，需要与 SigLIP 和 Llama3.1 混合使用，输入图像，输出一段语义丰富的图像描述。 Google 的 SigLIP 是一种改进的多模态模型，类似于 CLIP，但是采用了更优的损失函数。 MetaLlama3.18Bbnb4bit 是优化的多语言大语言模型，基于 Meta 的 Llama 3.1 架构，使用 BitsAndBytes 库进行 4bit 量化，大幅减少内存使用，同时保持模型性能。 模型工作流程： siglipso400mpatch14384（视觉模型）： 接收输入图像。 分析图像的视觉内容（如物体、场景、颜色、纹理等）。 将这些视觉信息编码成一组特征向量。 image_adapter.pt（适配器）： 接收来自视觉模型的特征向量。 转换和调整这些特征，使其适合语言模型处理。 一些特定任务的优化或微调（如图片到文字）。 MetaLlama3.18Bbnb4bit（语言模型）： 接收经过适配器处理的特征。 基于这些特征生成相应的文本描述。 应用语言知识来确保描述的连贯性和准确性。

对于小公司想要部署一个能对运维、运营、客服、美术、策划、程序都有帮助的本地 AI 系统，以下是一些相关信息： 线上和线下本地部署的 AI 特点： 线上部署的优势在于出图速度快，不依赖本地显卡配置，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图尺寸受限。线下部署的优势是可添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高可能爆显存导致出图失败。建议线上用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 Ollama： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，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。 支持自定义模型，可调整参数。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 Google Gemma： 是 Google 发布的家用版小模型，有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。小模型可能不适合复杂任务，但适合提升基础操作效率。部署环境友好，可通过 ollama 方便部署，支持热加载模型文件。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，对非英文语种反馈不稳定。 综合考虑，如果您的公司对出图质量要求较高，且有较好的硬件配置，可以选择线下部署结合线上测试的方式。在语言模型方面，Ollama 具有较多优势，可根据具体需求选择合适的模型进行部署。

对于小游戏公司部署本地 AI 系统以帮助运维、运营、客服、策划和程序等方面，以下是一些建议和相关信息： 目前市面上的 AI 模型各有特点。线上 AI 具有出图速度快、不依赖本地显卡配置、无需下载大型模型以及能参考其他创作者作品等优势，但出图尺寸受限。线下部署的 AI 可以添加插件、出图质量高，但可能导致电脑宕机且对配置要求高。 在游戏领域，AI 大模型带来了诸多变化，如游戏内容辅助生成（包括文、图、3D 和音乐），可应用于游戏策划人和美术设计师。文生图和图生图能提高创作效率，动画辅助渲染可改变角色风格，游戏智能运营涵盖智能 NPC 互动、客服、攻略问答和代码脚本生成等，适用于产品经理、运营经理和社区运营经理。 Google 刚刚发布的家用版小模型 Gemma 有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。相对千亿参数的大模型，这类小模型可能不太适合处理复杂任务，但代表了模型本地化提升基础操作效率的趋势。Ollama 是一个开源的大型语言模型服务，方便部署最新版本的 GPT 模型并通过接口使用，支持热加载模型文件，且像小型的 llama 也支持本地部署。部署时，需进入 ollama.com 下载程序并安装，通过命令提示符进行操作和切换模型。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，且对非英文语种反馈不太稳定。 综合考虑，小游戏公司可以根据自身需求和硬件配置选择合适的 AI 模型。如果对出图质量要求高且有较好的硬件配置，可尝试线下部署；若更注重效率和便捷性，线上模型可能更适合。同时，也可以考虑像 Gemma 这样的小模型进行本地化部署以提升基础操作效率。

对于小游戏公司部署本地 AI 系统以帮助运维、运营、客服、美术、策划、程序等方面，以下是一些建议和目前市面上合适的 AI 模型分析： 线上 AI 平台的优势在于出图速度快，对本地显卡配置要求低，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图分辨率有限制。 线下部署的优势是可以添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高还可能爆显存导致出图失败。 综合考虑，建议充分发挥线上和线下平台的优势。线上可用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 在图像生成方面，2022 年主流生成式图像应用如 DALLE 2.0、Stable Diffusion 和 Midjourney 使图像生成精细化程度提升，提示对图像生成结果的控制能力增强。 在 3D 模型生成中，AI 能完成 3D 模型生成流程的“一步到位”，大大提升效率。 在游戏开发中，AI 可用于游戏内容辅助生成（如文、图、3D、音乐）、动画辅助渲染、游戏智能运营（包括智能 NPC 互动、客服、攻略问答、代码和脚本生成）等。 对于小游戏公司，Stable Diffusion 可能是一个较为合适的选择，它在 2D 美术素材辅助生成方面能够提高创作效率、降低成本，并且有多种应用场景，如文生图、图生图等。同时，也可以考虑结合线上平台进行参考和测试。

打造一个量化交易模型需要考虑以下几个方面： 一、预训练大模型与金融量化 1. 大型的系统工程 大多数量化算法的核心数据是公开的量价数据，大模型预训练的数据中最重要的也是公开数据，各家会有一些独有数据来源，但占比不大。 量化和大模型的整体算法逻辑基本类似，决定模型能力好坏的是大型系统工程能力。 作为大型系统工程，量化和大模型都需要大型的计算集群，对性能和效率有极致追求。 细节在大型系统工程中十分关键，量化交易系统包含交易执行、风控等多个方面，大模型预训练也包含大量细节。 2. 关键技术变得不公开 金融量化是非常闭源的系统，各家的交易系统是最大的秘密武器，公开部分少。 现在大模型也在往闭源方向发展，几个巨头的核心模型都开始走向闭源。 二、应用开发 1. 轻量化 MMM的部署运行 模型实现包括以下步骤： 第一步：安装运行需要的依赖项。 第二步：准备数据集，可使用模拟数据集或自己的数据集。 第三步：拆分数据。 第四步：数据预处理，进行缩放处理（归一化），让每个变量之间的关系对等。 第五步：初始化模型，数据集训练最费时间，取决于数据量大小和训练步长。 第六步：运算可视化，包括损失值、绘制残差图、所有单一变量对最终销售的贡献、Baseline 预测、所有外因对销售的贡献度等。 希望以上内容对您打造量化交易模型有所帮助。

要完全本地化部署 DeepSeek 并使用您的文档、文本、图片等内容进行训练和微调，以下是一些相关的信息和步骤： 1. 模型训练与平台服务： 模型复现与微调：1:1 复现通常没问题，但理解细节并自行制作需要基础知识。有手把手教程、数据集等可帮助 1:1 复现，微调在特定领域可降低幻觉，参数量不变但权重变化。 训练模型的学习方法：先会用再学会训，从训的过程中倒推学习参数调整，这是以用导学的学习方法。 模型回答效果对比：微调后的模型在回答排列组合等问题时，思考前几乎无反馈，答案多为英文且格式稳定，但仍可能答错。 2. 平台服务介绍： 阿里云提供多种解决方案。 百炼是提供多种模型服务的 Maas 平台。 派平台是提供云服务的 PaaS 平台，二者在定位、服务内容和核心差异上有所不同。 3. 关于模型训练与数据集相关问题： 数据资源情况：默认提供公共数据训练集，百派平台能匹配模型和数据，通义开源了不少数据集。 多模态训练：多模态有自身标注方式，如视频拉框标注。 参数量变化：通常训练模型参数量固定，若想改变需改模型层，但可能要从头调。 本地微调框架：可使用 llama factory 等框架，需搭建并部署。 开源数据下载：可在 GitHub、hugging face、Mo Model Scope 等平台获取。 数据集转化：将文档资料转成数据集可先手动形成 SOP，再逐步自动化，初期需大量人力。 4. 本地部署介绍：讲解了如果拥有云服务器如何进行本地部署，以及满血版本地部署的实际情况。 5. 免费额度说明：在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 6. 平台服务差异：介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 7. 模型蒸馏微调：会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。 R1 模型的强化学习：通过强化学习，在训练过程中给予模型反馈，如路线规划是否成功到达终点、输出格式是否符合期望等，对正确路线增强权重，使做对的概率变高，导致思考逻辑变长。 R1 模型的蒸馏与微调：用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。 R1 与其他模型的差别：R1 是原生通过强化学习训练出的模型，蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。 模型的相互帮助：Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面，使两个模型都更强。 请注意，在进行本地化部署和训练微调时，需要具备一定的技术知识和经验，并且要遵循相关的法律法规和道德规范。

AI 或者智能体是可以部署在个人 NAS 上的。端侧大模型能部署在手机端等设备，参数量小，可利用自带芯片或处理器运算，主要通过压缩来解决存储和性能问题，如减少模型参数量和计算复杂度。此外，像 coach 等 AI 工程平台新版本有很多模板，可创建智能体，还能通过工作流节点调用和 prompt 构建提示词，调用插件、图像流、知识库等。OpenAI 会陆续更新 ChatGPT 应用，让其具备 Assistant Agent 能力，Google 也计划推出类似功能。智能体除了端到端的多模态和实时性特点外，还能让终端参与分担一部分模型的计算量。在这种趋势下，能设计新硬件产品或重新设计现有产品，如让 Google Glass 复活，改变手机的设计和交互方式等。

企业部署本地 AI 模型管理可以参考以下内容： 1. 使用 Ollama 框架： 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。 易于在本地环境（包括 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu）启动和运行。 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。 支持自定义模型，可修改温度参数等设置特定系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 先安装，访问 https://ollama.com/download/ 下载安装，安装完确保 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。 2. 部署和训练自己的 AI 开源模型： 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，根据自身资源、安全和性能需求选择。 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够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。 选择合适的预训练模型作为基础，如使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可自行训练基础模型。 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。 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。 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。 3. LangChain 携手 NVIDIA： NVIDIA NIM 是一系列加速企业内部生成式 AI 部署进程的用户友好微服务，支持广泛 AI 模型，开发者利用行业标准 API 数行代码即可构建企业级 AI 应用，基于 NVIDIA Triton Inference Server、NVIDIA TensorRT、NVIDIA TensorRTLLLLM 等强大推理引擎及 PyTorch 等技术构建，提供无缝 AI 推理体验，在本地服务器或云端环境中均是大规模、高性能生成式 AI 推理的最佳选择。 对 NVIDIA NIM 充满期待的原因：自托管特性，数据保留在服务器上不外传，适合处理敏感信息的 RAG 应用；提供一系列预构建容器，轻松选择使用最新生成式 AI 模型，无需复杂配置；具有可扩展性，解决服务部署的稳定性和可用性挑战。 开始使用 NIM 很简单，在 NVIDIA API 目录中可访问多种 AI 模型用于构建和部署生成式 AI 应用，NIM 是 NVIDIA AI Enterprise 的一部分，这是全面的基于云的软件平台，旨在简化生产级 AI 应用的开发和部署流程，可通过相关博客获取详细指南。