企业官网建设流程全解析

佛山网站推广 优帮云,广东省工程建设信息网,百度seo技术优化,建网站需要注册公司吗“ 模型本地部署是运维人员的基本技能#xff0c;也是开发人员的基本技能。” 在大模型应用中#xff0c;数据安全问题是很多企业关注的重点#xff0c;特别是政务#xff0c;金融#xff0c;医疗等领域#xff0c;对数据安全性有着更高的要求。 因此#xff0c;这时使用…“模型本地部署是运维人员的基本技能也是开发人员的基本技能。”在大模型应用中数据安全问题是很多企业关注的重点特别是政务金融医疗等领域对数据安全性有着更高的要求。因此这时使用第三方模型服务就不再是一个好的选择而本地部署模型就成了唯一的选择但是模型应该怎么部署呢本地部署模型我们都知道大模型由于其庞大的参数和算法需要进行大量的计算而为了解决这个问题就需要大量的显卡来提升运算效率。显卡和CPU的区别就类似于小学生和大学生的区别计算100以内的加法不论是小学生还是大学生都可以解决CPU就类似于大学生其计算速度快效率高计算一百道题可能只需要十秒钟但如果找一百个小学生五秒钟可能就搞定了。这就是显卡和CPU的区别显卡虽然计算效率慢但我成本低数量多。可能很多人多没本地部署过模型对模型的部署流程也不了解那么我们就先来了解一下部署一个模型需要哪些环节首先部署模型我们需要有一台算力机这台算力机上需要配置一定数量的显卡当然使用CPU部署模型可以但从效果和成本角度来看还是显卡性价比更好效率更快。而显卡作为硬件那么肯定需要有驱动因此还需要安装驱动目前国内外有很多提供算力的厂商如华为阿里云谷歌微软等。有了显卡之后还需要有推理引擎如ollamavllmSGLang等多种推理引擎这些推理引擎的作用是对模型运算环境进行优化使得其效率更高。所以我们在部署模型之前需要先准备带显卡的物理机然后在机器上安装推理引擎。当然理论上来说显卡只提供算力不针对任何模型但不同的模型厂商由于商业竞争或其它原因可能针对某些特定的模型进行优化过再者虽然推理引擎也只是为了更好的使用算力但也由于同样的原因有些模型只支持在特定的推理引擎上运行。所以在选择推理引擎时我们需要先确定我们需要使用的模型如果为了简单方便可以选择一个大部分模型都支持的推理引擎。在安装完推理引擎之后就可以下载模型了下载模型可以选择从模型官网下载国内的魔塔社区国外的huggingface等。建议如果本地安装模型最好选择使用docker镜像安装因为其管理比较简单方便并且不会对宿主系统产生侵入。# 使用docker部署vllm推理引擎 docker run -it -d \ --name deepseek \ --nethost \ --shm-size8g \ --device /dev/davinci0 \ --device /dev/davinci1 \ --device /dev/davinci2 \ --device /dev/davinci3 \ --device /dev/davinci_manager \ --device /dev/devmm_svm \ --device /dev/hisi_hdc \ -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \ -v /usr/local/Ascend/driver/tools/hccn_tool:/usr/local/Ascend/driver/tools/hccn_tool \ -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \ -v /usr/local/Ascend/driver/lib64/:/usr/local/Ascend/driver/lib64/ \ -v /usr/local/Ascend/driver/version.info:/usr/local/Ascend/driver/version.info \ -v /etc/ascend_install.info:/etc/ascend_install.info \ -v /llm/models:/models \ vllm-ascend:v0.11.0rc1 bash由此就可以使用docker部署vllm模型。安装完推理引擎之后就可以对模型进行部署如vllm部署模型nohup vllm serve /models/Qwen/Qwen3-30B-A3B \ --tensor-parallel-size 2 \ --seed 1024 \ --max-model-len 40960 \ --max-num-seqs 25 \ --served-model-name Qwen3-30B-A3B \ --trust-remote-code \ --gpu-memory-utilization 0.95 \ --port 5325 \ --enable-auto-tool-choice \ --tool-call-parser hermes \ --api-key xxxx秘钥\ output.log 21 如以上命令在vllm容器内执行之后就可以在本地部署Qwen3-30B模型并通过5325端口访问。学习本地模型部署的目的不是仅仅只是了解模型的部署流程而是要明白不同的算力平台对模型的支持程度也不一样而我们在企业级应用中需要做的是了解不同平台的优劣势并选择合适的平台。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​