我用AI本地部署(llama3)搭建了一个客服问答系统
使用AI本地部署（如llama1微调版中文模型）搭建客服问答系统 ，相较于传统的基于关键字触发的问答系统 ，具有显著的优势。这种系统能够提供更自然、流畅的对话体验，使客户在遇到问题时能够得到更加及时和有效的解从而大幅提升客服效率 。
本文详细介绍了如何在本地部署基于开源大模型的OLLAMA 、FastGPT 、OneAPI和m3e-Embedding来构建一个知识库问答系统 。首先，从OLLAMA官方网站下载并安装Qwen2 7B模型 ，设置开机自启动和模型存储路径。接着 ，利用FastGPT构建知识库，FastGPT是一个基于大语言模型的框架 ，支持数据处理和模型调用 ，可快速创建AI客服。
FastGPT是一个基于大语言模型的框架，支持数据处理和模型调用 。利用FastGPT构建知识库 ，可以快速创建AI客服 。安装FastGPT ，并根据需求修改配置文件，以支持后续步骤中的模型集成。一键式部署Docker Compose：安装Docker和Docker Compose ，这是实现一键式部署的基础 。
在AnythingLLM的设置页面 ，找到左下角的“扳手”图标，点击进入设置 。在“LLM首选项 ”中选取Ollama模型（假设你之前在本地部署时用的是Ollama）。配置DeepSeek的IP地址 ，通常输入http：//10.1：11434即可完成连接 。返回工作区页面 ，修改工作区模型配置，并确认 。
一键部署，玩转AI！天翼云Llama 3大模型学习机全面解析 天翼云近期推出了基于开源Meta-Llama-3-8B-Instruct模型及text-generation-webui框架的云主机镜像 ，实现了Llama 3大模型的一键部署与开箱即用。
探索AI模型的调优之路:DoRA方法助力大型模型高效调优
DoRA方法的意义与未来展望 DoRA方法的设计原理和实验结果为我们提供了一个新的思路来提高模型精调的效率 。该方法不仅能够在保持计算效率的同时获得更高的模型性能 ，还有助于我们更好地理解模型精调的过程 。未来，随着AI技术的不断发展 ，DoRA方法有望在更多领域得到应用和推广。
DoRA方法将预训练权重分解为幅度和方向 ，其中方向使用LoRA进行更新，幅度则采用不同的策略 ，旨在同时更新幅度与方向以优化性能 。这使得DoRA的参数更新方式更贴近全参数微调 ，从而提高模型性能 。LLaMA Pro通过块扩展策略增加了模型的深度，以容纳额外的领域知识 ，同时保留其通用能力。
LoRA（LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS）是一种经典的大模型SFT方法 ，其基于adapter的思想进行大模型情况下的adapter设计。LoRA的核心思想是通过外挂一些新增的参数，学习到SFT任务相关的知识 ，同时不影响到base模型的参数 。
在大模型训练过程中 ，常用的优化算法主要包括以下几种： 梯度下降法：用于优化神经网络的损失函数，通过逐步更新神经网络的参数，以最小化损失函数 。 随机梯度下降法：在训练大模型时 ，可能会出现梯度消失或爆炸的问题 ，随机梯度下降法通过在每次更新时加入随机性，避免了这个问题的发生。
百川智能坚持“超级模型+超级应用 ”双轮驱动的发展战略 。在模型层 ，不断推出具有竞争力的大模型产品；在应用层面 ，则积极探索大模型在医疗、金融、数据分析等领域的落地应用 。医疗领域：百川智能对AI医疗技术和应用情有独钟。
开发AI需要以下技能：数学基础：开发AI首先需要扎实的数学基础 。这包括线性代数的矩阵运算，它对于理解AI模型中的权重和偏置等参数至关重要；概率论与统计中的贝叶斯定理 ，它有助于处理不确定性并做出预测；以及微积分里的梯度下降 ，这是优化AI模型的关键技术 。
终于有人把大模型11种微调方法说清楚了!
〖壹〗 、大模型的11种微调方法详细阐述如下： 前缀调优（PrefixTuning）简介：前缀调优是一种轻量级的微调替代方法，专门用于自然语言生成任务。它通过在特定任务的上下文中添加“虚拟标记”即前缀 ，来引导模型生成文本 。特点：不改变语言模型的参数 ，而是冻结LM参数，仅优化一系列连续的任务特定向量（即前缀） 。
〖贰〗 、公有大模型与私有大模型 公有大模型：由大型技术公司或研究机构开发和训练的 ，是对公众开放使用的预训练模型。这些模型通常使用大量的计算资源和数据进行训练 ，可以在多种任务上表现出色 。著名的公有大模型包括OpenAI的GPT系列、Google的BARD和Microsoft的Turing NLG 。
〖叁〗 、RIDER模型的第二至第四步为战略解码阶段，高管团队深度参与。战略解码阶段的核心在于提升战略执行力，通过RACE原则来塑造战略实施的效力。战略解码的关键步骤：年度硬仗清单：确立关键行动 ，指定主帅和执行人员 ，激发团队热情 。
猛犸象大模型!MAmmoTH:近来比较好的开源、通用数学大模型,现已超过...
特别是在流行的竞赛级MATH数据集上，MAmmoTH-7B模型可以击败WizardMath ，而MAmmoTH-Coder-34B模型甚至可以击败GPT-4（使用CoT）的结果 。这一结果表明 ，MAmmoTH模型在数学推理方面已经取得了与闭源大模型相当甚至更优的性能。总结与展望 MAmmoTH模型的推出标志着开源通用数学大模型取得了重要进展 。
实验结果显示，MAmmoTH模型在9个数学推理数据集上的性能显著优于现有开源模型 ，平均准确率提高了13%至29% 。在竞赛级数据集上 ，MAmmoTH-7B击败了WizardMath-7B，而MAmmoTH-Coder-34B甚至超越了GPT-4（使用CoT）的结果。MAmmoTH系列模型展示了结合CoT和PoT方法的优势 ，有效地解决了数学推理的多个挑战 。
尽管MAmmoTHCoder34B在特定数学推理任务上超越了GPT4 ，但这并不意味着MAmmoTH在所有方面都超过了GPT4 。GPT4作为闭源模型，可能在其他领域或综合性能上仍具有优势。模型意义：MAmmoTH模型的提出标志着开源大模型在数学推理领域取得了一项重大突破 。
年4月 ，美国加利福尼亚猛犸象山（Mammoth Mountain）的三名滑雪巡逻员在试图进入用篱笆隔离一个危险的火山口时 ，由于高浓度的CO2而窒息死亡，而且100公亩内的树木也由于CO2浓度过高而死亡 。 近来仍有人担心储存于地下的CO2可能会像多年前喀麦隆Nyos湖CO2泄漏事件一般造成重大伤亡。
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评论列表（4条）
我是三十九度的签约作者“吴建宇”！
希望本篇文章《包含Llama4模型调优与战略转向点的词条》能对你有所帮助！
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