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怎么部署一个私有大模型?

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2024年06月05日

1、前段时间,ChatGPT、Midjourney 爆火之后,大家的焦点都集中在怎么基于这些工具来写作、画画和聊天。现在,随着国内大模型遍地开花,以及 Meta 公司开源的大模型效果越来越好,我知道,企业大规模应用的时机已然来临。

2、换句话说,之前,更多人的焦点都是把 GPT 当成工作的提效工具,现在,随着大家理解的深入,越来越多的企业开始思考,怎么让自己的产品接入大模型的能力。“AI 时代,所有产品都值得用大模型重新做一遍。”就像阿里巴巴集团 CEO 张勇说的那样。

3、最近一直在行业内的朋友交流。我看到特别多的企业都已经接入了大模型。比如一个做低代码的公司,正在用大模型的能力来提高用户建模的效率。一个做 CRM 的公司,正在用大模型的能力来提高销售的工作效率。

4、类似的例子很多。之前,老旧技术没办法解决的问题,大模型却可以很好解决。这就是内燃机的魔力。

5、但怎么接入大模型?向量数据库是怎么回事?LLaMa、Vicuna等等开源的模型到底怎么样?部署成本高吗?对中文支持好吗?OpenAI 的接口怎么和 LangChain 配合?等等这些问题都挺关键的。

6、为了帮你快速跟上大模型的趋势,了解它的原理,以及工程层面的接入方法,我已经帮你们准备了详细的学习成长路线图。

7、这份科学系统的学习大纲,能够帮助工程师、产品经理等 IT 从业者,对大模型有更纵深的理解。

8、这里不是教你用 GPT 写作和聊天,而是具体到技术和产品层面,比如,Langchain 是怎么回事,Embedding 是怎么回事,怎么让 AI 按照自己的材料来回答问题,Generative Agent 是怎么回事,怎么避免发送隐私数据给 ChatGPT?怎么基于 LLaMa 部署和调优企业的私有模型?

9、都是实实在在的技术和产品问题。

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。

在这里插入图片描述

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

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其实我不卖,主要是这里是放广告的,所以就放了一个
毕竟主题都没做完,卖了也是坑.

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