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- Qwen2-72B-InstructQwen2是一个语言模型系列,包括不同模型大小的解码器语言模型。对于每种大小,都发布了基本语言模型和对齐的聊天模型。它基于Transformer架构,具有SwiGLU激活、注意力QKV偏差、组查询注意力等。此外,还改进了分词器,可适应多种自然语言和代码。 Qwen2-72B-Instruct 支持高达 131,072 个令牌的上下文长度,从而能够处理大量输入。
- Llama3-70B-Instruct本文为您详细介绍Llama3-70B-Instruct模型。 模型简介 Llama3-70B-Instruct是Meta开发并发布的Llama3系列中规模为700亿参数的大型语言模型(LLM),指令调优模型针对对话用例进行了优化,在常见的行业基准测试中优于许多可用的开源聊天模型。 使用场景 Llama3的预期用例是英语语境下的商业和研究。指令调优模型适用于类似助手的聊天,而预训练模型可以适应各种自然语言生成任务。Llama3可供各种规模的个人、创作者、研究人员和企业使用。
- NLP大模型快速微调本实践主要介绍少量样本对大语言模型进行微调训练,微调训练是大语言模型训练和应用中最常见的一种方式,用性价比的方式让企业快速训练出一个适合于自己业务的对话模型。通过一站式智算服务平台来管理数据、标注指令微调、分布式调优任务、任务监控、模型管理、模型评估等全流程的调优步骤,通过交互式操作即可快速微调出属于业务自己的大语言对话模型。 任务特定性能提升:预训练语言模型通过大规模的无监督训练学习了语言的统计模式和语义表示。然而,它在特定任务上的性能可能不如在大规模无监督数据上表现出的性能。
- 大模型推理性能测试实践3 LLMPerf3.1 前言LLMPerf(大型语言模型性能测试)是评估大语言模型(LLM)在生产环境中表现的核心评测体系。本文基于真实业务场景提炼最佳实践方法论,为开发、运维与测试团队提供可靠的测试方案,系统性保障服务的高吞吐、低延迟和稳定性。3.2 测试环境配置测试脚本下载LLMPerf由 Ray 项目团队开发,在github上开源,可直接下载。
- Qwen2.5-72B-Instruct本文为您详细介绍Qwen2.5-72B-Instruct模型。 模型简介 Qwen2.5系列发布了许多基本语言模型和指令调整语言模型,参数范围从0.5到720亿个参数不等。Qwen2.5-72B-Instruct模型是Qwen2.5系列大型语言模型指令调整版本。 使用场景 Qwen2.5 系列模型在自然语言理解、文本生成、编程能力、数学能力等方面都有显著提升。可以应用于聊天机器人和虚拟助手、内容创作和编辑、教育和学习辅助、编程辅助、数学问题解决等多种场景。
- DeepSeek-V3本文为您详细介绍DeepSeek-V3模型。 模型简介 DeepSeek-V3是DeepSeek团队开发的新一代专家混合(MoE)语言模型,共有671B参数,在14.8万亿个Tokens上进行预训练。该模型采用多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构,继承了DeepSeek-V2模型的优势,并在性能、效率和功能上进行了显著提升。 使用场景 DeepSeek-V3模型适用于多种自然语言处理任务,如文本生成、问答系统、文本摘要等,能够生成高质量的语言内容并支持多语言对话。
- 大模型学习机文本生成最佳实践修改配置文件/root/text-generation-webui/modules/shared.py中的'name1': 'User', 并重启llama服务, 此方法永久生效。 1. 大语言模型加载 说明以下内容基于开源框架text-generation-webui。 1.1 基础模型加载 大语言模型体积较大,需要占用较多的内存/显存资源,因此在刚启动服务时并未进行加载,需要手动选择模型进行加载。
- 编解码相关函数作用 将URI编码的查询字符串解码为Lua表。这是ngx.encode_args的逆函数。 入参 str:string,uri的query string。max_args: 可选,可用于指定从str参数解析的最大参数数量。默认情况下,最多解析100个请求参数(包括同名的参数),并丢弃额外的URI参数,以防止潜在的拒绝服务攻击。当超过限制时,它将返回第二个值,即字符串"truncated"。这个参数可以设置为0来消除限制并处理接收到的所有请求参数。 返回值 table: 解码为Lua表。
- 编解码相关函数作用 将URI编码的查询字符串解码为Lua表。这是ngx.encode_args的逆函数。 入参 str:string,uri的query string。max_args: 可选,可用于指定从str参数解析的最大参数数量。默认情况下,最多解析100个请求参数(包括同名的参数),并丢弃额外的URI参数,以防止潜在的拒绝服务攻击。当超过限制时,它将返回第二个值,即字符串"truncated"。这个参数可以设置为0来消除限制并处理接收到的所有请求参数。 返回值 table: 解码为Lua表。
- 基于OceanFS轻松部署DeepSeek的最佳实践模型由DeepSeek公司提供,模型的结果仅供参考,并可能因不同的环境、数据或操作条件而有所不同,我们不对模型的任何结果负责。什么是Ollama?Ollama是一个开源的LLM(大型语言模型)服务工具,用于简化在本地运行大语言模型,降低大语言模型的使用门槛,使得不同水平的使用者均能在本地环境快速实验、管理和部署模型。它不仅仅提供了现成的模型和工具集,还提供了方便的界面和 API,使得从文本生成、对话系统到语义分析等任务都能快速实现。
- 在科研助手使用LLaMA Factory进行模型LLMs微调本文介绍了如何在科研助手上使用LLaMA Factory进行模型LLMs微调。 概述: LLAMA FACTORY是一个旨在普及LLMs微调的框架。它通过可扩展的模块统一了多种高效微调方法,使得数百种语言模型能够在资源有限的情况下进行高吞吐量的微调。该框架简化了常用的训练方法,如生成式预训练、监督式微调、基于人类反馈的强化学习以及直接偏好优化等。用户可以通过命令行或Web界面,以最小或无需编码的方式自定义和微调他们的语言模型。该演示文档就是基于Web界面进行微调和对话。
- Baichuan2-Turbo在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark 上取得同尺寸最佳的效果。 模型在预训练阶段和对齐阶段都采取了措施来提高模型的安全性,包括严格的数据筛选、红队攻击测试和专家注释团队的参与。 版本列表 版本列表 版本说明 Baichuan2-Turbo Baichuan-Turbo系列模型是百川智能推出的大语言模型,根据不同的使用需求,提供了不同配置的模型,包括Baichuan2-Turbo和Baichuan2-Turbo-128k。
- CT-LLM-Inference介绍功能简介 大语言模型主要是多层,多头结构,各个分层和头可独立运行、参数独立存储,主流大语言模型推理框架(如vllm)的并行方式就依靠上述存储方式采用张量并行、流水线并行,其中张量并行是将模型不同分层的权重存储在不同的计算单元(GPU/NPU)上达成并行,流水线并行则是将模型多头表示的各个头的权重存储在不同的计算单元(GPU/NPU)上达成并行。这些主流方案存在理论上的并行上限,例如流水线并行的计算单元数量不能超过模型层数,张量并行的计算单元数量不能超过模型的注意力头数。
- 快速部署DeepSeek的最佳实践本文介绍如何在虚拟机上快速部署DeepSeek-R1系列模型。 简介 DeepSeek 是一款基于 Transformer 架构的大型语言模型,具备强大的自然语言理解和生成能力,能够处理多种复杂的语言任务。自发布以来,DeepSeek 凭借其卓越的性能和广泛的应用场景,迅速赢得了业界的关注和认可。 目前,智能边缘云ECX已经适配DeepSeek-R1系列模型,包括1.5B、7B、8B、14B、32B及70B版本。
- 基于RAGFlow+OpenSearch+Deepseek快速搭建知识库问答RAG应用本文通过完全开源的RAGFlow服务与云搜索服务的OpenSearch向量数据库与搜索大模型快速构建智能知识问答(RAG)服务。 RAGFlow 是一款基于深度文档理解的开源RAG(检索增强生成)引擎。它为企业级用户提供了一套端到端的 RAG 解决方案,通过结合大语言模型(LLM) 的能力,实现对多样化复杂格式数据的精准解析与知识检索,为用户提供依据充分、真实可靠的问答服务,并确保所有回答均附带可追溯的引用来源。
- 在天翼云使用vLLM运行DeepSeek的最佳实践-32B等版本本节先简要介绍DeepSeek的基本信息,接着详述了如何在GPU云主机中运行Deepseek-R1-32B模型,最后对不同模型的硬件配置进行推荐。 什么是DeepSeek DeepSeek 是一个基于 Transformer 架构的大型语言模型(LLM),由深度求索(DeepSeek)公司开发。它能够处理自然语言理解、生成、翻译、问答等多种任务。在目前大模型主流榜单中,DeepSeek-V3 在开源模型中位列榜首,与世界上最先进的闭源模型不分伯仲。
- 基于Serverless集群快速部署FastChat应用此外,您也可以使用Helm部部署和管理复杂的Kubernetes应用程序的生命周期。 FastChat介绍 FastChat是一个用于训练、部署和评估基于大型语言模型的聊天机器人的开放平台。其核心功能包括:最先进模型的权重、训练代码和评估代码(例如Vicuna、FastChat-T5);基于分布式多模型的服务系统,具有Web界面和与OpenAI兼容的RESTful API。 注意天翼云不对第三方模型“FastChat”的合法性、安全性、准确性进行任何保证,天翼云不对由此引发的任何损害承担责任。
- 基于LLaMA-Factory微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B最佳实践本节先简要介绍DeepSeek的基本信息以及模型微调的价值,接着详述了如何借助现有GPU云主机镜像开通云主机并微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型,最后介绍了镜像的具体制作步骤。 DeepSeek简介 DeepSeek 是一个基于 Transformer 架构的大型语言模型(LLM),由深度求索(DeepSeek)公司开发。它能够处理自然语言理解、生成、翻译、问答等多种任务。
- Qwen-VL-Chat本文为您详细介绍Qwen-VL-Chat模型。 模型简介 Qwen-VL-Chat模型是在阿里云研发的大规模视觉语言模型 Qwen-VL系列的基础上,使用对齐机制打造的视觉AI助手,该模型有更优秀的中文指令跟随,支持更灵活的交互方式,包括多图、多轮问答、创作等能力。 使用场景 Qwen-VL-Chat是通用多模态大规模语言模型,可以完成多种视觉语言任务,被应用于视觉问答,文字理解,图表数学推理,多图理解和Grounding(根据指令标注图片中指定区域的包围框)等多方面。
- 基于Dify和DeepSeek构建本地知识库的最佳实践在本教程中,我们将为您详细介绍基于Dify和DeepSeek-R1模型搭建私有知识库的方案。利用该方案,您可以在本地便捷地搭建起相应的私有知识库,大幅提升文本检索能力。 概述前言大模型私有知识库,作为大语言模型技术与企业、组织自有数据深度融合的创新知识管理及应用解决方案,能够为特定用户群体提供更为精准、专业且安全的知识服务。具体来讲,它是借助大语言模型搭建而成,专门为特定组织或个人定制的知识存储与检索系统。
- 在科研助手使用OpenManus快速生成应用概述 智能体 智能体是一种由人工智能技术驱动的自主智能系统或软件程序。它能够感知所处的环境,包括从环境中收集和分析数据,通过内置的 “大脑”—— 如大型语言模型进行推理和决策,利用记忆系统存储临时数据和知识,借助工具与外部系统交互,进而独立地执行特定任务以实现既定目标,并且还能根据新信息和环境变化实时动态调整和适应,广泛应用于自动化任务、问题解决、客户服务、生产力提升等诸多领域。 OpenManus OpenManus 是由 MetaGPT 团队复刻 Manus 而成的开源智能代理软件。
- 以Llama 2为例进行大模型推理实践本节先简要介绍了Llama2模型的基本信息,接着详述了如何在GPU云主机中搭建模型运行环境。基于此,推出了预装 LLaMA2-7B-Chat大模型和模型运行环境的GPU云主机镜像,使您能够快速搭建Llama 2推理和微调环境。 什么是Llama2 Meta在7月18日发布了可以免费用于学术研究或商业用途的Llama2开源大语言模型。 Llama的训练方法是先进行无监督预训练,再进行有监督微调,训练奖励模型,根据人类反馈进行强化学习。
- 基于Dify和OpenSearch快速搭建知识库问答RAG应用大语言模型同上,可以根据实际情况配置,如:DeepSeek-R1。可以查看已经成功配置的模型:点击“系统模型设置”可以设置默认的模型。步骤三:创建知识库在Dify平台上选择“知识库”,单击“创建知识库”。上传文档进对应知识库。格式可以为PDF、DOCX等。文档上传完成后,设置分段策略、索引方式、检索策略,检索策略建议使用混合搜索,其他参数可以使用默认配置。设置完分段和索引策略后点击“保存并处理”进行数据处理,对应行显示为“可用”即为完成处理。
- DeepSeek-R1版本列表 版本列表 版本说明 DeepSeek-R1 DeepSeek-R1是一款具有671B参数大小的创新性大语言模型,在多个NLP基准测试中表现出色,具备较强的泛化能力和适应性。
- 基于AnythingLLM和DeepSeek构建私有知识库在本教程中,我们将为您详细介绍基于AnythingLLM和DeepSeek-R1模型搭建私有知识库的方案。利用该方案,您可以在本地便捷地搭建起相应的私有知识库,大幅提升文本检索能力。 概述前言大模型私有知识库,作为大语言模型技术与企业、组织自有数据深度融合的创新知识管理及应用解决方案,能够为特定用户群体提供更为精准、专业且安全的知识服务。具体来讲,它是借助大语言模型搭建而成,专门为特定组织或个人定制的知识存储与检索系统。
- 在科研助手使用AnythingLLM搭建DeepSeek知识库尽管总共有6710亿的庞大参数,但每次前向传递时仅激活370亿个参数,比大多数大模型更加高效的利用资源。 AnythingLLM AnythingLLM 是一款开源平台,以简单易用为显著特点,它为没有深厚技术背景的用户敞开了大语言模型应用开发的大门,凭借直观界面让开发变得轻松。其具备高度可定制性,用户能按需灵活调整模型参数、功能逻辑等,还拥有强大的集成能力,可与多种数据源及工具无缝对接。
- 使用ECI快速部署ChatGLM-6B背景信息 ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model架构,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。
- 权限模型说明 组件同时只支持一种权限控制机制,当组件启用Ranger权限控制策略后,通过FusionInsight Manager创建的角色中关于该组件的权限将失效(HDFS与Yarn的组件ACL规则仍将生效),用户需通过Ranger管理界面添加策略进行资源的赋权。 Ranger的权限模型由多条权限策略组成,权限策略主要由以下几方面组成: 资源 组件所提供的可由用户访问的对象,例如HDFS的文件或文件夹、Yarn中的队列、Hive中的数据库/表/列等。
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