《》基于Linux环境快速部署开源大模型 | #指南

《》基于Linux环境快速部署开源大模型 | #指南 本项目是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 AutoDL 平台的中国宝宝专属大模型教程，针对各类开源大模型提供包括环境配置、本地部署、高效微调等技能在内的全流程指导，简化开源大模型的部署、使用和应用流程，让更多的普通学生、研究者更好地使用开源大模型，帮助开源、自由的大模型更快融入到普通学习者的生活中。 本项目的主要内容包括： 基于 AutoDL 平台（可扩展，例如阿里云）的开源 LLM 环境配置指南，针对不同模型要求提供不同的详细环境配置步骤； 针对国内外主流开源 LLM 的部署使用教程，包括 LLaMA、ChatGLM、InternLM 等； 开源 LLM 的部署应用指导，包括命令行调用、在线 Demo 部署、LangChain 框架集成等； 开源 LLM 的全量微调、高效微调方法，包括分布式全量微调、LoRA、ptuning 等。

：将机器学习模型快速部署成API服务

：将机器学习模型快速部署成API服务 Pinferencia功能包括： 1.快速编码，快速上线。需要最少的代码，需要最少的转换。只是基于你所拥有的。 2.100% 测试覆盖率：语句和分支覆盖率 3.易于使用，易于理解。 4.自动 API 文档页面。所有 API 都通过在线试用功能进行了详细解释。 5.服务于任何模型，甚至可以服务于单个功能。 6.支持 Kserve API，兼容 Kubeflow、TF Serving、Triton 和 TorchServe。在它们之间的切换没有任何痛苦，而且Pinferencia的原型设计要快得多 |

：通过统一简单的 API，让你轻松快速接入 100 多种大语言模型，如 OpenAI、Anthropic、Mistral、LLa

：通过统一简单的 API，让你轻松快速接入 100 多种大语言模型，如 OpenAI、Anthropic、Mistral、LLama2、Google Gemini 等。| #工具 特点： 占用空间极小，仅仅约 45kb，但其处理速度极快，达到快 9.9 倍。可以同时连接多个模型，并能处理多个模型、服务提供商和密钥之间的负载平衡。 设置故障转移机制，当一个模型出现无法使用情况，可自动切换到可用模型，确保你的应用持续稳定运行。默认配置自动重试，并采用指数回退策略，进一步提高请求的稳定性。 可根据需求添加中间件，满足你个性化需求。已经在超过 100B Tokens 上进行了实战测试。

：一个开源引擎，用于微调和提供大型语言模型的服务，是定制和提供LLM的最简单方式

：一个开源引擎，用于微调和提供大型语言模型的服务，是定制和提供LLM的最简单方式 主要特征 适用于你喜爱的模型的即用型 API：部署和服务开源基础模型 - 包括 LLaMA、MPT 和 Falcon。使用 Scale 托管模型或部署到您自己的基础设施。 微调基础模型：根据您自己的数据微调开源基础模型，以优化性能。 优化推理：LLM Engine 提供推理 API，用于流式响应和动态批处理输入，以实现更高的吞吐量和更低的延迟。 开源集成： 使用单个命令部署任何。 即将推出的功能 K8s 安装文档：我们正在努力记录您自己的基础设施上推理和微调功能的安装和维护。目前，我们的文档涵盖了使用我们的客户端库访问 Scale 的托管基础​​设施。 快速冷启动时间：为了防止 GPU 闲置，LLM Engine 在不使用模型时会自动将模型缩放为零，并在几秒钟内扩展，即使对于大型基础模型也是如此。 成本优化：部署人工智能模型比商业模型更便宜，包括冷启动和预热时间。

Opera 成为首个内置本地 AI 模型的浏览器

Opera 成为首个内置本地 AI 模型的浏览器 当地时间4月3日，Opera 宣布将在开发者流中为其 Opera One 浏览器中添加对来自大约50个模型系列的150个本地 LLM (大型语言模型) 变体的实验性支持。此举标志着首次可以通过内置功能从浏览器轻松访问和管理本地 LLM。本地 AI 模型是 Opera 在线 Aria AI 服务的免费补充。支持的本地 LLM 包括：Meta 的 Llama、Vicuna、谷歌的 Gemma、Mistral AI 的 Mixtral 等。使用本地大型语言模型意味着用户的数据保存在本地设备上，使他们能够使用生成式人工智能，而无需将信息发送到服务器。

微软入股、数值碾压Meta AI新贵Mistral发布旗舰大模型

微软入股、数值碾压Meta AI新贵Mistral发布旗舰大模型 Mistral AI正式成立于2023年5月。在去年这个时候，创办这家公司的三个法国年轻人还分别在谷歌DeepMind、Facebook上班。到去年12月，随着英伟达、赛富时以及一众华尔街资本挥舞支票，赶忙参与公司价值超4.5亿欧元（接近4.9亿美元）的融资，Mistral AI的市值已然超过20亿美元。（Mistral AI的三位创始人Guillaume Lample， Arthur Mensch， Timothée Lacroix都只有30多岁）发布最新大模型&首个聊天机器人Mistral AI周一宣布，正式推出最新旗舰模型Mistral Large。公司声称该模型具有“顶级的推理能力”，能用于处理复杂的多语言推理任务，包括文本理解、转换和代码生成。在AI理解能力测试基准MMLU的对比中，Mistral Large的得分仅次于GPT-4，略好于Anthropic开发的Claude 2。至于谷歌的Gemini Pro以及Meta的LLaMA 2 70B模型，则被甩开了一个身位。（来源：Mistral AI）据悉，这个模型拥有3.2万tokens的上下文窗口。按照一个token约等于0.75个英文单词的惯用算法，Mistral Large能够一次性从接近2.4万个英文单词的文档中精确提取信息。公司介绍称，该模型对英语、法语、西班牙语、德语和意大利语具有母语级流利程度，并对语法和文化背景有细致的理解。不过与一众大模型一样，实测下来中文也是能用的（后面有测试案例）。当然，最重要的是Mistral AI的开源属性除了使用云服务部署外，还能直接下载部署到本地。与封闭AI模型的龙头OpenAI不同，Mistral AI的大模型可以在“抱抱脸”等代码平台上下载，不过目前还没看到Large模型的文档。（来源：公司官网）公司也在周一发布首个聊天机器人LE CHAT，可以选用刚刚发布的Large模型，以及对延迟、成本进行优化的Mistral Small，还有一个名为Next的下一代原型模型。总而言之，提供了一个试用的窗口。从短暂的上手实测来看，这个模型哪怕使用中文，回答简单的推理题完全没有问题。（来源：LE CHAT）对于美国历史和法国历史，这个模型也能答得上来。不过在追加测试中，这个模型对中国文化历史的了解可以说是．．．．惨不忍睹，不过Mistral本身也没说这个模型懂中国历史。这也是国外开源AI模型存在的通病。（来源：LE CHAT、文心一言）微软收购公司部分股权同样在周一，Mistral AI与微软宣布达成了一项新的合作伙伴关系。从公告上来看，双方的合作主要包含三个方面：1、微软向Mistral AI提供开发和运营模型所需的算力；2、Mistral AI的大模型上架微软云服务，供全球用户部署；3、双方将探索合作，为特定客户制作特定模型。除了提供算力和云服务客户外，这份合作协议也使得微软持有Mistral AI“一小部分股权”。值得一提的是，Mistral这个法文单词的原意指的是“法国吹来的强风”，公司创立的愿景是搞AI其实不需要那么多钱，许多公司白白浪费了非常多的资金。创始人兼首席执行官Arthur Mensch直言，公司要做AI世界里资本效率最高的。Mensch透露，周一发布的Large模型，整个开发成本低于2000万欧元。作为对比，奥尔特曼去年提到过GPT-4的开发成本可能要超过1亿美元。对于微软而言，不管是代表封闭生态的OpenAI，还是开源社区的Mistral或Meta跑赢，公司都将是AI赛道的大赢家。这三家的AI模型都已经上架Azure的云服务，现在美股“股王”还持有前两家公司的股权。 ... PC版： 手机版：