企业官网建设流程全解析

长春网络营销网站,优化排名推广关键词,个人网站需要什么内容,亚马逊跨境电商运营“ 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…“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。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。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人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】