免费部署本地AI大语言模型聊天系统:Chatbox AI + 马斯克grok2.0大模型(简单5步实现,免费且比GPT4.0更好用)
摘要: 本文将指导您如何部署一个本地AI大语言模型聊天系统,使用Chatbox AI客户端应用和grok-beta大模型,以实现高效、智能的聊天体验。 引言: 由马斯克X-AI发布的Grok 2大模型以其卓越的性能超越了GPT4.0。Grok模型支持超长文本上下文理解,易于使用且免费。 部署步骤: 获取API密钥: ...

利用PyTorch Profiler实现大模型的性能分析和故障排查
本文介绍PyTorch Profiler结合TensorBoard分析模型性能,分别从数据加载、数据传输、GPU计算、模型编译等优化思路去提升模型训练的性能。最后总结了一些会导致CPU和GPU同步的常见的PyTorch API,在使用这些API时需要考虑是否会带来性能影响。
函数计算部署 AI 大模型解决方案测评
一、实践原理理解程度及描述清晰度 对本解决方案的实践原理有一定程度的理解。整体描述相对清晰,能够让我初步把握核心概念和主要流程。 方案清晰地阐述了利用函数计算来部署 AI 大模型的基本思路,即将模型的推理等任务通过函数的形式进行封装,并借助函数计算平台的弹性伸缩、按需付费等特性来实现高效的资源利用和便捷的部署。例如,对于函数计算与 AI 大模型结合的原理,文档...
【机器学习】阿里Qwen-VL:基于FastAPI私有化部署你的第一个AI多模态大模型
一、引言 之前在热榜第一文章GLM-4中提到了最新开源的GLM-4V-9B多模态模型,其中采用python对GLM-4V-9B推理方法进行实现,而实际应用到项目中,仅有推理代码只能进行离线测试,如果想应用到线上,还是需要封装成OpenAI兼容的API接口。今天我们基于FastAPI,以Qwen-VL为例,讲述如何封装一个私有化的多模态大模型(MLLMs)。 OpenA...

打破算力瓶颈,快速部署AI大模型应用
作者:庄宇大语言模型的问世掀起了新一波的 AI 浪潮,而受限于个人电脑的算力资源,用户通常无法在本地运行一个资源需求庞大的AI应用。同样,由于GPU资源紧张,在本地数据中心运行大模型应用也存在挑战。同时近年来 Kubernetes 技术的兴起,也使得协同调度不同架构的计算资源成为可能。然而本地 Kubernetes 集群在运行诸如 AI 模型等对算力资源要求巨大的应用时,往往会面临资源不足的问题....

快速使用 Elasticsearch+PAI 部署 AI 大模型知识库对话
背景信息阿里云检索分析服务 Elasticsearch 版是100%兼容开源的分布式检索、分析套件。提供 Elasticsearch、Kibana、Logstash、Beats 等开源全托管的产品服务能力。为结构化/非结构化数据提供低成本、高性能及可靠性的检索、分析平台级产品服务。具备读写分离、存算分离、弹性伸缩、智能化运维、免费的X-Pack高级商业特性等产品特性。PAI-EAS 是阿里云的模....

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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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