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RAG 模型的私有化部署

Answer

RAG 模型的私有化部署通常在商业化过程中被用于结合企业私有数据。在企业有特殊需求时，还可对模型进行微调以优化性能。基础模型负责提供推理提示，RAG 用于整合新知识、实现快速迭代和定制化信息检索。

构建有效的 RAG 系统并不简单，企业若要进行私有化部署，需考虑以下因素：

  1. 数据安全性：若有需求，需考虑硬件成本。
  2. 数据集复杂度和数量级：复杂数据集会带来高昂的文档清洗、解析和分割成本，大数据量级会带来存储成本上升。
  3. 回答质量要求：要求越高，需要越复杂的检索算法和更强大的 LLM，会带来算力成本。
  4. 数据更新频率：频繁更新可能需要高昂的维护成本。

此外，实现 RAG 模型私有化部署还涉及一些技术操作，如本地部署资讯问答机器人时，需要导入依赖库、从订阅源获取内容、为文档内容生成向量等。

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

References

开发：AI应用大模型商业化落地现状与思考

第四个部分我想分享一些有关商业化落地的经验。在商业化过程中，构建企业知识库是最常见的需求之一。一种普遍的解决方案是结合企业私有数据与RAG模型的私有化部署。如有特殊需求，我们还可以进行模型的Fine-tuning（微调），以优化性能。基础模型主要负责提供推理提示，而RAG则用于整合新知识，实现快速迭代和定制化信息检索。通过Fine-tuning，我们可以增强基础模型的知识库，调整输出，并教授更复杂的指令，从而提高模型的整体性能和效率。这样的联合应用通常能带来最佳性能，适用于多数企业的需求。而在这个过程中，Know-How很重要！

胎教级教程：万字长文带你理解 RAG 全流程

我之前接受过一个咨询，这位朋友是做广告的，他发现大模型生成的内容有着浓浓的AI味。他咨询说，如果我将一份优秀的广告词库写入知识库，利用RAG技术，AI是不是就可以学习这些内容，然后从而写出更有"人味"的广告词？这问题是将微调和RAG的能力混淆了。通过前文中的流程，我们可以看到RAG主要是在运行时进行信息检索和整合，而不是对模型进行再训练或学习。它不会改变模型的基本参数或能力RAG可以帮助AI获取相关的事实信息，但不能让AI真正"学习"或内化某种写作风格。它更像是一个高级的查询系统，而不是一个学习系统。通过这个章节，我想说明的是，虽然RAG是一个非常强大的技术，而且现在已经有了很多生产级的应用案例，但是构建一个有效的RAG系统并不简单，它是多个流程的配合，在任何一个环节遇到问题，都有可能将检索的结果大打折扣。如果企业想要构建一个有效的RAG系统，要考虑如下几个因素数据是否需要考虑安全性：如果有，则需要私有化部署，需要考虑硬件成本数据集的复杂度和数量级：复杂的数据集会带来高昂的文档清洗、解析和分割成本，而大的数据量级则会带啦存储成本的上升回答质量的要求：对回答质量要求越高，则需要越复杂的检索算法以及更加强大的LLM，这些都会带来算力的成本数据的更新频率：频繁的数据更新可能会需要高昂的维护成本

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

|导入依赖库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

Others are asking
请推荐一份学习rag的资料
以下是为您推荐的学习 RAG（RetrievalAugmented Generation，检索增强生成）的资料： 1. 《RetrievalAugmented Generation for Large Language Models:A Survey》（https://arxiv.org/pdf/2312.10997.pdf），该资料对 RAG 进行了较为全面的介绍和分析。 2. 关于新知识的学习，您可以参考“胎教级教程：万字长文带你理解 RAG 全流程”。其中提到可以通过 Claude 帮助了解细节概念，然后再通过 Coze 搭建 Demo 来实践学习。还不知道 Coze 是什么的同学可以看公开分享： 。 3. 了解“RAG 是什么？”：RAG 是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型提供额外的、来自外部知识源的信息。通过检索模式为大语言模型的生成提供帮助，使生成的答案更符合要求。同时，还介绍了大模型存在的缺点以及 RAG 的优点，如数据库对数据存储和更新稳定、敏捷、可解释等。 希望这些资料对您学习 RAG 有所帮助。
2025-03-25
什么是ai中的RAG
RAG 是检索增强生成（RetrievalAugmented Generation）的缩写，是一种结合了检索模型和生成模型的技术。其核心目的是通过某种途径把知识告诉给 AI 大模型，让大模型“知道”我们的私有知识，变得越来越“懂”我们。 RAG 的核心流程是：根据用户提问，从私有知识中检索到“包含答案的内容”，然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到 prompt（提示词）中，提交给大模型，此时大模型的回答就会充分考虑到“包含答案的内容”。 RAG 的最常见应用场景是知识问答系统，用户提出问题，RAG 模型从大规模的文档集合中检索相关的文档，然后生成回答。 RAG 的基本流程如下： 1. 首先，给定一个用户的输入，例如一个问题或一个话题，RAG 会从一个数据源中检索出与之相关的文本片段，例如网页、文档或数据库记录。这些文本片段称为上下文（context）。 2. 然后，RAG 会将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入，传递给一个大模型，例如 GPT。这个输入通常会包含一些提示（prompt），指导模型如何生成期望的输出，例如一个答案或一个摘要。 3. 最后，RAG 会从大模型的输出中提取或格式化所需的信息，返回给用户。
2025-03-23
RAG
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。 通用语言模型通过微调可完成常见任务，而更复杂和知识密集型任务可基于语言模型构建系统，访问外部知识源来实现。Meta AI 引入 RAG 来完成这类任务，它把信息检索组件和文本生成模型结合，可微调且内部知识修改高效，无需重新训练整个模型。 RAG 接受输入并检索相关/支撑文档，给出来源，与原始提示词组合后送给文本生成器得到最终输出，能适应事实随时间变化的情况，让语言模型获取最新信息并生成可靠输出。 大语言模型（LLM）存在一些缺点，如无法记住所有知识尤其是长尾知识、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有以下优点：数据库对数据的存储和更新稳定，无学习风险；数据更新敏捷，可解释且不影响原有知识；降低大模型输出出错可能；便于管控用户隐私数据；降低大模型训练成本。 在 RAG 系统开发中存在 12 个主要难题，并针对每个难题有相应的解决策略。
2025-03-23
RAG技术是什么，你找到了什么文档
RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合了检索和生成的技术。 其在多个基准测试中表现出色，如在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等中。用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时，生成的答案更符合事实、具体且多样，FEVER 事实验证使用后也有更好结果。基于检索器的方法越来越流行，常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合使用以提高能力和事实一致性。 RAG 是一种结合检索和生成的技术，能让大语言模型在生成文本时利用额外的数据源，提高生成质量和准确性。基本流程是：先根据用户输入从数据源检索相关文本片段作为上下文，然后将用户输入和上下文拼接传递给大语言模型，最后提取或格式化大语言模型的输出给用户。 大语言模型存在一些缺点，如无法记住所有知识尤其是长尾知识、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有诸多优点，如数据库对数据的存储和更新稳定，数据更新敏捷且可解释，能降低大模型输出出错可能，便于管控用户隐私数据，还能降低大模型训练成本。
2025-03-20
RAG 开发实战
以下是关于 RAG 开发实战的详细内容： RAG 是一种结合了检索和生成的技术，能让大模型在生成文本时利用额外的数据源，提高生成质量和准确性。其基本流程为：首先，用户给出输入，如问题或话题，RAG 从数据源中检索相关文本片段（称为上下文）；然后，将用户输入和检索到的上下文拼接成完整输入传递给大模型（如 GPT），此输入通常包含提示，指导模型生成期望输出（如答案或摘要）；最后，从大模型输出中提取或格式化所需信息返回给用户。 以餐饮生活助手为例进行 RAG 的 Langchain 代码实战，需完成以下步骤： 1. 定义餐饮数据源：将餐饮数据集转化为 Langchain 可识别和操作的数据源（如数据库、文件、API 等），注册到 Langchain 中，并提供统一接口和方法，方便 LLM 代理访问和查询。 2. 定义 LLM 的代理：通过 Langchain 的代理（Agent）实现，代理管理器可让开发者定义不同 LLM 代理及其功能逻辑，并提供统一接口和方法，方便用户与 LLM 代理交互。
2025-03-20
如何一步一步实现RAG 模型的私有化部署
要一步一步实现 RAG 模型的私有化部署，可参考以下步骤： 1. 导入依赖库：加载所需的库和模块，如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 python 程序中跑大模型，使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型。 2. 从订阅源获取内容：通过特定函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，若需接收多个 url 稍作改动即可。然后用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小块，并附带相关元数据，如标题、发布日期和链接，最终合并成列表返回用于后续处理或提取。 3. 为文档内容生成向量：使用文本向量模型 bgem3，从 hf 下载好模型后放置在指定路径，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 4. 关于 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，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，可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持自定义模型，可修改模型温度参数等。 提供 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 需先安装，访问 https://ollama.com/download/ 下载安装，安装后确保 ollama 后台服务已启动。 5. 基于用户问题从向量数据库中检索相关段落，根据设定阈值过滤，让模型参考上下文信息回答问题实现 RAG。 6. 创建网页 UI：通过 gradio 创建网页 UI 并进行评测。 总结： 1. 本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人，结合 RSSHub 处理和提供资讯。 2. 上下文数据质量和大模型的性能决定 RAG 系统性能上限。
2025-03-20
deepseek 私有化部署
DeepSeek 的私有化部署相关信息如下： PaaS 平台特性：支持多机分布式部署，满足推理性能要求，使用独占资源和专有网络，能一站式完成模型蒸馏。 云端部署操作：登录 Pad 控制台，通过 model gallery 进行部署，如 Deepseek R1 模型，可选择 SG 浪或 Vim 推理框架，根据资源出价，部署后可在模型在线服务 EAS 查看状态。 模型试用方法：使用 postman，通过修改接口和复制文档中的内容进行在线调试，发送请求查看状态码，根据模型名称和相关要求输入内容进行试用。 作业布置：部署成功一个大语言模型，通过调试证明成功，在调试内容中带上钉钉昵称向模型对话，将成功结果提交问卷可获得阿里云小礼包。 API 调用与服务关停：介绍了模型 API 的调用方法，包括查找位置、获取 token 等，强调使用后要及时停止或删除服务以避免持续付费。 模型蒸馏概念：教师模型将知识蒸馏给学生模型，有多种蒸馏方式，如 R1 通过蒸馏数据集并用于学生模型微调。 蒸馏应用场景：包括车机等算力有限场景，能让小模型在特定领域有良好效果，还能实现低成本高速推理和修复模型幻觉。 模型部署实操：在 model gallery 中选择模型，如 1000 问 7B 指令模型，进行部署，选择 VIM 加速和竞价模式，查看部署状态和日志。 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。 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。 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。 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。 Deepseek R1 模型的制作及相关模型比较：R1 模型通过强化学习，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。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 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。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。
2025-03-24
RAG 模型的私有化部署
RAG 模型的私有化部署通常在商业化过程中被用于结合企业私有数据。在企业有特殊需求时，还可对模型进行微调以优化性能。基础模型负责提供推理提示，RAG 用于整合新知识，实现快速迭代和定制化信息检索。 构建有效的 RAG 系统需要考虑多个因素： 1. 数据安全性：若有需求，需进行私有化部署，并考虑硬件成本。 2. 数据集复杂度和数量级：复杂数据集带来高昂的文档清洗、解析和分割成本，大数据量级带来存储成本上升。 3. 回答质量要求：要求越高，需要越复杂的检索算法和更强大的 LLM，带来算力成本。 4. 数据更新频率：频繁更新可能需要高昂的维护成本。 此外，实现本地部署资讯问答机器人时，如 Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG，需导入依赖库、从订阅源获取内容、为文档内容生成向量等步骤。
2025-03-20
AI Agent MANUS个人助手是否可以本地私有化部署
目前没有明确的信息表明 AI Agent MANUS 个人助手可以本地私有化部署。 Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具，于 2025 年 3 月 5 日正式发布。它区别于传统聊天机器人，具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力。其技术架构主要基于多智能体架构，运行在独立的虚拟机中，核心功能由多个独立模型共同完成，包括规划、执行和验证三个子模块，还包括虚拟机、计算资源、生成物、内置多个 agents 等关键组件，并采用了“少结构，多智能体”的设计哲学。 但对于其是否能本地私有化部署，现有资料未给出确切说明。在构建高质量的 AI 数字人方面，由于整个数字人的算法部分组成庞大，几乎不能实现单机部署，特别是大模型部分，算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API。而在本地部署资讯问答机器人方面，有相关案例，但未提及与 AI Agent MANUS 个人助手的直接关联。
2025-03-07
deepseek 私有化训练
以下是关于 DeepSeek 私有化训练的相关信息： 模型测试、问题探讨与新模型部署过程： 探讨了模型存在幻觉、答案有概率性等问题，并对比了加提示词前后的情况。 准备从 32B 蒸馏新模型，提及该模型的资源需求及阿里云拍卖机制。 介绍了启动 DSW 获取廉价 CPU 资源，以及部署模型时因库存不足不断加价的过程。 派平台大模型训练与微调实操讲解： 许键分享了抢硬件资源的方法，演示了通过提问蒸馏标注数据。 讲解了在派平台训练模型的流程，包括参数设置、数据集上传等，并展示了训练效果和日志查看。 说明了训练好的模型部署方法，强调训出满意模型需要大量基础知识学习。 模型蒸馏微调演示、平台介绍与问题解答： 许键展示了模型微调后的效果，如幻觉下降等。 介绍了阿里云解决方案，对比了百炼和派平台的差异。 进行了 Q&A，回答了无监督学习微调、训练数据资源、多模态训练标注、Python 代码报错等问题，提及派平台有公用数据集，还举例说明了多模态标注方式。 总结： 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。 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。 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。 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。 Deepseek R1 模型的制作及相关模型比较： 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，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。 智能章节： 许键介绍今日课程重点是云服务器上如何使用 Deepseek R1 及本地部署相关内容，提及派平台免费额度及适用模型。还介绍了自己和社区情况。接着讲解 Deepseek R1 制作过程，包括强化学习概念及示例，阐述其从 Deepseek r e Zero 到 M2 等模型的演变及原理。 主要介绍了 Deepseek R1 模型的构建过程，包括多轮强化学习和微调，还提及蒸馏模型的情况。探讨了不同模型部署所需的显存、内存及成本，对比了各模型在专业领域的能力表现。 介绍了以云基础设施和 GPU 算力资源为底层的派平台。该平台搭建 AI 框架并做优化，提供一键式快捷部署工具等。与百炼不同，它开放更多自由度，租户数据隔离。很多大模型在此训练，支持多机分布式部署等，既面向企业，也适合个人创业者，不同应用定价有差异。
2025-03-05
通义千问私有化部署方案
以下是关于通义千问私有化部署的相关方案： 1. 在 FastGPT+OneAPI+COW 框架下的部署： 回到宝塔，选择 Docker（若显示“当前未安装”则进行安装，否则无需此步）。 点击确定，等待安装完成，完成后刷新页面确认安装成功。 打开左侧【终端】，粘贴两行命令验证 Docker 是否可用。 一条一条复制并粘贴相关命令完成安装。 访问 OneAPI，地址为：http://这里改成你自己宝塔左上角的地址:3001/（举例：http://11.123.23.454:3001/），账号默认 root，密码 123456。 点击【渠道】，类型选择阿里通义千问，名称随意。 将千问里创建的 API Key 粘贴到秘钥里，点击确认。 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】，复制出现的 key 并保存。 2. 在 Langchain+Ollama+RSSHub 框架下的部署： Ollama 支持包括通义千问在内的多种大型语言模型，适用于多种操作系统，同时支持 cpu 和 gpu。 可通过 https://ollama.com/library 查找模型库，通过简单步骤自定义模型，还提供了 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用程序的集成选项。 访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装，安装完之后确保 ollama 后台服务已启动。 3. 在 0 基础手搓 AI 拍立得框架下的部署： 可以选择通义千问作为模型供应商，其指令灵活性比较丰富，接口调用入门流程长一些，密钥安全性更高。接口调用费用为：调用：¥0.008/千 tokens，训练：¥0.03/千 tokens。可参考 。
2025-02-26
大神解读大模型底层
大模型的底层原理主要包括以下几个方面： 1. 生成式：大模型根据已有的输入为基础，不断计算生成下一个字词（token），逐字完成回答。例如，从给定的提示词“how”开始，通过计算推理依次输出“are”“you”等，直到计算出下一个词是“”时结束输出。 2. 预训练：大模型“脑袋”里存储的知识都是预先学习好的，这个预先学习并把对知识的理解存储记忆在“脑袋”里的过程称为预训练。以 GPT3 为例，训练它使用了约 4990 亿 token 的数据集，相当于 86 万本《西游记》。预训练需要花费大量时间和算力资源，且在没有外部帮助的情况下，大模型所知道的知识信息是不完备和滞后的。 3. 转换器模型（Transformer）：Transformer 是一种处理文本内容的经典模型架构，虽然其具体细节不清楚不影响使用大模型，但感兴趣的可以通过相关链接进一步了解。 4. 参数规模：依靠概率计算逐字接龙的方法看似难以生成高质量回答，但随着参数规模的增加，如从 GPT1 的 1.5 亿到 GPT3.5 的 1750 亿，实现了量变到质变的突破，“涌现”出惊人的“智能”。这种“涌现”现象在人类的进化和个体学习成长历程中也存在。
2025-03-24
模型理解汉字能力很差
目前模型在理解汉字方面存在一些问题，主要表现为： 1. 语义理解较差，例如在某些应用场景中对中文的理解不够准确。 2. 中文汉字的集合较大，纹理结构更复杂，增加了理解难度。 3. 缺少中文文字的图文对数据，影响了模型对汉字的学习和理解。 为了提升模型对中文文字的生成能力，采取了以下措施： 1. 选择 50000 个最常用的汉字，机造生成千万级的中文文字图文对数据集，但机造数据真实性不足。 2. 实用 OCR 和 MLLM 生成海报、场景文字等真实中文文字数据集，约百万量级。通过结合高质量真实数据，提升了中文文字生成能力的真实性，即使是真实数据中不存在的汉字的真实性也有所提高。
2025-03-24
有哪些效果好的开源OCR模型值得推荐
以下是一些效果较好的开源 OCR 模型推荐： 1. Mistral OCR：当前最强的 OCR 模型，具有多语言支持，超越 Gemini 2.0 Flash，可在 Le Chat 及 API 调用。ElevenLabs 赠送 $25 Mistral API 额度，免费领取！领取地址： 2. Gemini 2.0 Flash：也是一款 OCR 模型。
2025-03-24
将2D图生成3D模型的AI是什么
以下是一些能够将 2D 图生成 3D 模型的 AI 相关信息： 有几个团队正在追求根据文本或图像提示轻松生成纹理的机会，包括 BariumAI（https://barium.ai/）、Ponzu（https://www.ponzu.gg/）和 ArmorLab（https://armorlab.org/）。 微软与 blackshark.ai（https://blackshark.ai/）合作，并训练了一个 AI 从 2D 卫星图像生成逼真的 3D 世界（https://blackshark.ai/solutions/）。 生成性 AI 可以为游戏创建 2D 艺术、纹理、3D 模型，并协助关卡设计。
2025-03-24
大模型 关键性能指标
对比不同大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：测试处理未见过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 分数等量化比较。 例如，通义千问开源的 Qwen2.51M 大模型，推出 7B、14B 两个尺寸，在处理长文本任务中稳定超越 GPT4omini，同时开源推理框架，在处理百万级别长文本输入时可实现近 7 倍的提速，首次将开源 Qwen 模型的上下文扩展到 1M 长度。在上下文长度为 100 万 Tokens 的大海捞针任务中，Qwen2.51M 能够准确地从 1M 长度的文档中检索出隐藏信息。 Google DeepMind 的 Gemini 2.0 Flash 多模态大模型支持图像、视频、音频等多模态输入，可生成图文混合内容和多语言 TTS 音频。模型原生支持 Google 搜索、代码执行及第三方 API 调用等工具链能力，处理速度较 Gemini 1.5 Pro 提升一倍，关键性能指标已超越前代产品。作为 Gemini 2.0 系列首发模型，在多模态理解与生成方面实现重要突破。产品入口目前通过 Google AI Studio 和 Vertex AI 平台提供实验版 API 接口，预计 2025 年 1 月起全面商用，并将陆续发布 Gemini 2.0 系列其他版本。
2025-03-24
AI模型训练师要学习那些知识？
AI 模型训练师需要学习以下知识： 1. 数据收集：了解如何从互联网上收集各种文本数据，如文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等。 2. 数据预处理：掌握清理和组织数据的方法，包括删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段等。 3. 模型架构设计：熟悉如 Transformer 等适合处理序列数据（如文本）的神经网络架构，虽然复杂但需有一定了解。 4. 训练原理：明白模型通过反复阅读数据、尝试预测句子中的下一个词来逐渐学会理解和生成人类语言。 5. 领域专业知识：以医疗保健领域为例，AI 模型训练师应了解该领域的专业知识，如生物学、化学等基础学科，以及如何培养处理涉及细微差别决策的直觉。 6. 了解大模型的底层原理：以 GPT3 为例，要知道其预训练阶段所学习的内容和数据量，以及 Transformer 模型的相关概念。
2025-03-24
如何本地部署
以下是关于本地部署的相关内容： SDXL 的本地部署： 1. SDXL 的大模型分为两个部分： 第一部分，base+refiner 是必须下载的，base 是基础模型，用于文生图操作；refiner 是精炼模型，用于对生成的模型进行细化以生成细节更丰富的图片。 第二部分，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。 2. 您可以关注公众号【白马与少年】，回复【SDXL】获取这三个模型的下载链接。 3. 想要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型，首先要在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。 4. 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，启动 webUI，就可以在模型中看到 SDXL 的模型。 ChatTTS 的本地部署（Linux 系统）： 1. 本地部署的前提是您有一张 4G 以上显存的 GPU 显卡。 2. 简单步骤如下： 下载代码仓库。 安装依赖（⚠️这里有两个依赖它没有放在 requirements.txt 里）。 启动 webui 的 demo 程序，然后用浏览器登陆这个服务器的 ip:8080 就能试玩了。 这个 demo 本身提供了 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。 第一次启动后生成语音时，需要看下控制台输出，它会下载一些模型文件，因此比较慢，而且可能因为网络的问题有各种失败。但是第一次加载成功了，后面就顺利了。 开始方式的选择： 如果您的电脑是 M 芯片的 Mac 电脑（Intel 芯片出图速度非常慢，因此不建议）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。对于电脑不符合要求的小伙伴可以直接使用在线工具，在线工具分为在线出图和云电脑两种，前者功能可能会受限、后者需要自己手动部署，大家根据实际情况选择即可。
2025-03-25
本地部署
SDXL 的本地部署步骤如下： 1. 模型下载：SDXL 的大模型分为两个部分，第一部分 base+refiner 是必须下载的，base 是基础模型用于文生图操作，refiner 是精炼模型用于细化图片生成细节更丰富的图片；还有一个配套的 VAE 模型用于调节图片的画面效果和色彩。您可以关注公众号【白马与少年】，回复【SDXL】获取下载链接。 2. 版本升级：在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。 3. 放置模型：将 base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下，vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。 4. 启动使用：启动 webUI 后即可在模型中看到 SDXL 的模型。正常使用时，先在文生图中使用 base 模型填写提示词和常规参数生成图片，然后将图片发送到图生图中切换大模型为“refiner”重绘。 5. 插件使用：可在扩展列表中搜索 refine 安装插件并重启，启用后可在文生图界面直接使用 refine 模型绘画。 另外，关于本地部署资讯问答机器人，实现 Langchain+Ollama+RSSHub 的 RAG 步骤包括： 1. 导入依赖库：加载所需的库和模块，如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 python 程序中跑大模型（使用前确保 ollama 服务已开启并下载好模型）。 2. 从订阅源获取内容：从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，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，最终合并成列表返回。 3. 为文档内容生成向量：使用文本向量模型 bgem3，从 hf 下载好模型放置在指定路径，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。
2025-03-20
deepseek本地部署
以下是关于 DeepSeek 本地部署的相关信息： 「AI 实训营」第三期课程中，02 月 26 日 20:00 的课程涉及人工智能平台 PAI 篇，包括 DeepSeek R1 技术原理、解锁 DeepSeek 的不同玩法（如问答助手、蒸馏、微调），以及实战演练 DeepSeek R1 满血版快速部署和蒸馏训练，相关课程文档为 。 02 月 26 日的智能纪要中提到，关于本地部署的介绍包括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。同时提到在 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，还介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。
2025-03-19