《》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。

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：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 |

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：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。

cohere的大型语言模型(LLM)课程 | 课程从基础开始，涵盖了建立和使用文本表示和文本生成模型的所有内容。

cohere的大型语言模型(LLM)课程 | 课程从基础开始，涵盖了建立和使用文本表示和文本生成模型的所有内容。 理论部分以类比和实例而不是公式进行解释，实践部分包含大量有用的代码示例，帮你巩固知识。 课程内容包括：大型语言模型是如何工作的、LLM有什么用、如何使用LLM构建和部署应用等。

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。