一篇教你玩转腾讯混元大模型！

最新推荐文章于 2025-10-22 19:53:56 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-22 19:53:56 发布 · 3k 阅读 · 27 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能 #langchain #llama #开源 #自然语言处理 #大语言模型

部署运行你感兴趣的模型镜像

0 前言

腾讯混元大模型（Tencent Hunyuan）具备：

  • 强大的中文创作能力
  • 复杂语境下的逻辑推理能力
  • 可靠的任务执行能力

基于混元大模型，腾讯云推出文本生成、图像创作、视频创作产品方案，覆盖全场景AIGC应用：

1 都有啥产品？

1.1 大模型知识引擎
混元生文

基于自然语言对话方式，可结合输入的文本或图片输出相关文本内容，可在文本生成、创作、问答等场景服务各类行业。

点击，进入新闻摘要：

正好 OpenAI最近有大更新的头条：

我们来看看使用混元大模型的解读：

快速帮我们总结了这篇全英文AI头条的核心概念。再不用自己翻译并用中文通读和理解一遍了！

而且还支持直接截图去理解回答：

1.2 混元文生图大模型
混元生图

基于混元文生图大模型，可结合输入的文本描述智能创作出与输入相关的图像内容，为高质量的内容创作、内容运营提供技术支持。

1.3 大模型图像创作引擎

提供AI图像生成与编辑技术服务，可以结合输入的文本或图片智能创作图像。

图像风格化

基于图生图技术将输入的图像进行风格转化，支持动漫、3D、水彩画等多种风格。

大模型图像创作引擎提供AI图像生成与编辑技术服务，可以结合输入的文本或图片智能创作图像。

AI写真

提供 AI 写真训练与生成能力，训练指定人物形象的写真模型，生成多样化风格的写真形象照。

商品背景生成

按照自定义的文本描述智能生成和替换商品图中的背景画面。

1.4 大模型视频创作引擎
视频转译

转译后的视频，能够保留说话人的音色特征，同时实现说话人口型与目标语种一致的视听效果。适用于视频本地化、跨境电商等场景。

基于大模型视频创作引擎，包括视频转译、视频风格化、图片跳舞等多项视频创作能力，基于腾讯混元大模型等一系列领先的人工智能音视频处理技术，支持用户高质量生成视频并处理视频内容。广泛应用在影视制作、广告营销、短视频、游戏等领域。

视频风格化

基于混元视频生成大模型技术，支持将输入视频生成特定风格的视频。生成后的视频画面流畅自然，时序一致性强。

图片跳舞

输入单张全身人像照片并选择舞蹈模板，即可生成对应模板的跳舞视频。生成后的视频，表情自然、动作流畅，娱乐性强。

1.5 人脸融合

人脸融合（Face Fusion）可将一张人脸图像对应的人脸特征融合到模板图像中的特定人物上，生成的图片既兼具指定图像和模板图像中的人脸特征，也保持了模板图像中人物的姿态、表情、动作等属性，支持单脸、多脸、选脸融合。

2 创建自己的应用

比如1.1节里提到的混元生文，点击【创建为我的应用】：

应用配置

可配置如下基础信息：

知识管理

注意到这里的知识库和支持的大模型列表：

点击上图中的蓝色高亮的【知识管理】就来到这里：

我们来导入本地文件：

等待他解析并完成内容审核成功：

学习中，【发布】按钮会置灰：

等到学习完成，文档即变成待发布状态，之后点击发布即可，填写发布说明：

等待发布过程结束，这里注意到文档也会消耗一定 token 的哟：

发布管理

发布成功通知后，点击去调用：

直接根据指引，选择直接在线使用还是接入 API 即可玩耍：

3 更多规格的大模型

点击直达：

新用户专享资源包

新人还能 0 元购！

体验混元的无穷乐趣，点击直达，直接0 元开通！

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

👉优快云大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）👈

​

一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

在这里插入图片描述

三、LLM大模型系列视频教程

在这里插入图片描述

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

在这里插入图片描述

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

  • 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

  • 内容：

    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
    • L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

  • 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

  • 内容：

    • L2.1 API接口
    • L2.1.1 OpenAI API接口
    • L2.1.2 Python接口接入
    • L2.1.3 BOT工具类框架
    • L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
    • L2.3 流水线工程
    • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

  • 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

  • 内容：

    • L3.1 Agent模型框架
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.4 LLAMA
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

  • 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

  • 内容：

    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

👉优快云大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）👈

​

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型，相比 3.0 版本，它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

Langchain
关注
【工具篇】【 打工人必备！用AI玩转原型设计和需求分析的骚操作（附保姆级教程+真实案例）】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
03-17 639
最近被老板催需求分析催到秃头？画原型画到腱鞘炎发作？别慌！这年头不会用AI提效的打工人迟早被卷死！今天就手把手教你们把AI调教成24小时待命的"数字员工"，从需求分析到原型输出，直接开启三倍速工作模式！保证看完这篇，明天你就能在周会上凡尔赛：“这个需求啊，AI十分钟就搞定了~”
腾讯自研万亿级NLP大模型，自动生成和衍生广告文案
腾讯广告算法大赛
03-03 2371
低成本可落地，混元AI大模型技术再现突破
腾讯混元AI大模型训练技术揭秘——太极AngelPTM
腾讯广告算法大赛
03-10 2728
秉承“技术提效”理念，腾讯广告不断探索技术能力边界，全面升级广告系统，基于“一大平台、两大模型”持续精进创新研发，提升投放效率与投放效果，助力广告主实现高效的全域经营与生意增长。本篇文章是技术团队在大模型训练技术方向的新探索。
腾讯多模态大模型最新综述，从26个主流大模型看多模态效果提升关键方法
weixin_43564920的博客
01-29 5549
在腾讯 2024 数字科技前沿应用趋势中，强调了“通用人工智能渐行渐近，大模型走向多模态，AI智能体（Agent）有望成为下一代平台当下多模态大模型不仅仅是学界新宠，也是未来行业发展进步的一大方向，站在这篇综述的基础之上，期待我们可以更快更好的理解未来多模态大模型的发展，赶上这波通用人工智能的新浪潮！
彻底搞懂腾讯GRPO！为什么说“免训练”是大模型优化的下一个风口？这篇讲透了！
最新发布
Python_cocola的博客
10-22 1045
不调整模型参数，只优化提示词中的经验知识，就能大幅提升大模型性能——腾讯优图的新方法正在改变AI优化格局。
混元大模型简介及个人运行方案
haibo2144的博客
12-21 2181
混元大模型作为开源视频生成领域的突破性进展，为开发者和研究人员提供了强大的工具。无论是单显卡还是多显卡方案，通过合理的配置和优化策略，都能有效运行该模型，满足高质量视频生成的需求。这不仅为个人学习和研究提供了可能，也有助于推动视频生成技术的进一步发展。
玩转腾讯混元大模型——带您解读各个功能
2301_81887304的博客
09-24 2448
自从2022年的OpenAI公司推出chatGPT人工智能聊天机器人，从此人工智能大模型便在各国可所谓风靡一时，不断涌现出各种各样的大模型，深得用户喜爱。然而在此领域中，腾讯也研发出了自己的大语言模型，下面我们一起来了解一下。
腾讯混元AI大模型训练技术揭秘
m0_68969027的博客
03-07 4947
腾讯混元AI大模型采用腾讯太极机器学习平台自研的训练框架AngelPTM，相比业届主流的解决方案，节省45%训练资源，并提升1倍训练速度！腾讯发布的混元AI大模型登顶权威中文测评基准CLUE榜，并超越人类水平。
10分钟了解腾讯云混元大模型AIGC系列产品
csdn565973850的博客
11-10 1296
总的来说，目前腾讯云混元大模型AIGC系列产品已经可以涵盖AIGC所能涉及的核心方向以及绝大多数的场景，企业和个人也可以通过API接入的方式快速使用AIGC产品，从而体验AI时代带给人们的不同体验。产品介绍文档内容丰富，API接口说明详细，对于用户来说以最大的限度来降低用户的学习接入成本，是一款值得尝试的系列好产品，有需要的用户可以放心体验了。
HuggingFists-低代码玩转LLM-腾讯云RAG(1)
colorknight的专栏
02-19 1528
本次我们选择使用腾讯云的向量库来代替Milvus向量库，完RAG应用场景的搭建。除了向量库采用腾讯云以外，我们本次也将文本Embedding以及大语言模型都换成腾讯云的技术栈，大模型使用腾讯云的混元大模型。在搭建这个实验的过程中，我们能够看到不同技术路线带来的效果差异。
HuggingFists-低代码玩转LLM-腾讯云RAG(2)
colorknight的专栏
02-20 1420
使用腾讯云技术栈搭建RAG(检索增强生成)的实验完成了。在这个实验中，我们主要利用了腾讯云的相关技术栈。但这种搭建方式可以扩展到其它的云端服务，可以最大限度的使用各类云端服务搭建起面向个人的RAG应用。实验中，我们引入了Cohere的文本重排算法，用于优化文本的相关度排序，减小提交到大语言模型的提示上下文的长度。这里有两方面内容需要权衡，一是成本问题，即Cohere的文本重排算法本质上也是收费的，那么到底是重排的收费更高还是生成的收费更高是我们需要在方案选取时思考的问题；
腾讯发布新一代大模型：混元 Turbo，湖南居然有自研大模型团队
weixin_45727359的博客
09-07 1631
一、腾讯发布新一代大模型：混元 Turbo2024年9月5日，在腾讯全球数字生态大会上，腾讯集团副总裁、云与智慧产业事业群COO、腾讯云总裁邱跃鹏宣布发布新一代的大模型——腾讯混元Turbo。腾讯混元Turbo采用MoE（Mixture of Experts，专家混合）架构，这一架构的采用使得模型在推理效率和成本上实现了显著优化。相比上一代产品，腾讯混元Turbo的推理效率提升了100%。这意味着...
让AI为你打工，腾讯混元大模型实战篇
xiangxueerfei的博客
05-11 2052
👉导读腾讯混元大模型 API 产品，可以实现对话沟通、内容生成、分析理解，可以广泛应用在智能客服、智能营销、角色扮演、广告文案创作、商品描述、剧本创作、简历生成、文章写作、代码生成、数据分析、内容分析等各类场景。本文目标将结合腾讯混元大模型实现，表设计，数据库连接，代码增删查改的实现等功能。👉目录1 操作教程2 错误排查3 代码测试4 整体总结。
腾讯大模型 App 正式上线，全面接入微信 QQ 等 600+ 业务！
AI科技大本营
05-30 1962
移动互联网有 12 亿用户，AI 头部产品却只有百万量级的日活。作者 | 王启隆责编 | 唐小引出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100）北京时间 5 月 30 日，基于混元大模型的 C 端 App「腾讯元宝」正式上线，各大应用商店一早就开放了下载，这款应用瞄准了大家在工作效率场景中的核心需求：信息获取 — 处理 — 生产，对应了其主打的AI 搜索 + AI 总结 + AI 写作 三大功...
终于！腾讯混元大模型正式亮相
优快云资讯
09-07 6021
整理| 郑丽媛出品 | 优快云（ID：优快云news）去年 ChatGPT 一声枪响，在全球范围内点燃了 AI 热潮，自此国内 AI 百模大战已持续了 5 个多月，期间众多大厂也都相继发布了自家的通用大模型产品。在这场声势浩大、愈演愈烈的百模大战中，期间不少人都在问：腾讯的混元大模型呢？今年 2 月初，业界有传言称腾讯在研发类 ChatGPT 对话式产品，成立了混元助手项目组，对此腾讯回应道...
腾讯混元Turbo大模型发布 效果对标GPT-4o 价格打对折
Python单行客的博客
10-17 1011
腾讯混元Turbo大模型发布 效果对标GPT-4o 价格打对折
数据分析师狂喜！手把手教你用混元大模型做数据分析
QcloudCommunity的博客
12-07 2073
????导读最近，腾讯发布了自主研发的大型语言模型：混元大模型。该大模型具备多轮对话能力、内容创作能力、逻辑推理能力、搜索增强和知识图谱等特点。除了对于人类自然语言的理解，混元大模型对于计算机编程语言同样可以进行分析和和生成。今天我就来用一个很常见的 Python 开发需求：对一组数据进行采集、整理、可视化分析，来演示下混元大模型在编程辅助开发上所能提供的帮助。????目录1 获取数据2 存储数据3 读取数据...
腾讯混元大模型简介
Java/Python大数据随笔
03-16 1357
1、大模型概述2、大模型、人工智能与机器学习3、腾讯混元大模型简介4、混元大模型训练及调优5、混元大模型训练数据大模型（Large Models）通常是指参数规模庞大、计算能力强大的人工智能模型，尤其在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域表现突出。1）核心特点参数规模大：参数量从数亿到数万亿不等（如GPT-3有1750亿参数）数据量巨大：训练数据通常涵盖千亿级的文本、图像等多模态信息算力需求高：依赖高性能GPU/TPU集群，训练耗时数周甚至数月通用性强。
亚商投资顾问早餐FM/0210混元AI大模型推出
上海亚商投顾的博客
02-10 414
分析人士称，一线名酒渠道、价格下沉后，对于一些区域中小型酒企、本身品牌价值和市场优势不明显的区域中小型酒企，确实造成了一定的降维打击，强势掠夺了它们的渠道和市场，对其经营造成了的压力。会议强调，2023年各级价格主管部门要以稳物价为重点，强化市场保供稳价、深化重点领域价格改革、规范价格和收费行为，突出问题导向、责任导向、速度导向、超前导向、细节导向、作风导向，推动价格工作迈上新台阶，为高质量发展作出更大贡献。未来，亚商投顾也将继续不忘初心，牢记使命，打造投资者认可、信赖、尊敬的金融服务机构。
腾讯混元大模型本地部署
03-25
<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何在本地环境中部署腾讯混元大模型，并提供一个配置指南。根据用户提供的引用内容，我需要整合相关信息，确保回答准确且符合用户需求。 首先，查看用户提供的引用。引用[1]提到了腾讯混元3D模型Hunyuan3D-1.0的部署与推理优化，这可能涉及硬件配置和内存管理。引用[3]提到hunyuan-DiT模型的部署步骤，包括模型文件的放置和Clip模型的下载。引用[4]则讨论了腾讯云MaaS服务，强调行业大模型和客户自定义模型的可能性，但用户关心的是本地部署，所以可能需要参考引用[1]和[3]的具体步骤。 接下来，我需要确定用户的需求是本地部署，而不是使用腾讯云的MaaS服务。因此，重点应放在下载模型、配置环境、调整参数等方面。根据引用[3]，模型需要放置在指定目录，并下载Clip模型，这可能涉及文件管理和路径配置。引用[1]提到的GPU内存优化也很重要，尤其是在资源有限的情况下。 用户可能对具体步骤不熟悉，需要分步说明，包括环境准备、模型下载、配置调整、依赖安装和验证部署。同时，要指出不同模型的差异，比如3D模型和DiT模型在部署时的不同要求，如引用[1]和[3]的区别。 还需要考虑用户可能的硬件环境，比如是否使用NVIDIA GPU，如何根据显存调整参数，如batch size和精度设置。此外，可能涉及框架依赖，如PyTorch或TensorFlow，需要指导用户安装正确的版本。 最后，生成相关问题，帮助用户深入理解部署中的性能优化、不同模型差异、与云服务的比较以及常见错误的处理。这些问题应基于引用内容中的要点，如优化方法、模型类型、服务模式等。 需要确保回答结构清晰，步骤明确，同时引用正确的来源，如引用[1]、[3]、[4]中的信息，并在适当的位置添加引用标识。避免使用用户不可见的格式，保持自然的中文表达，不使用Markdown，但按照用户要求的分段和代码块格式处理示例部分。</think>### 腾讯混元大模型本地部署教程与配置指南 腾讯混元大模型的本地部署涉及多个步骤，具体配置需根据模型类型（如3D模型、DiT模型等）和硬件环境调整。以下是基于官方文档的部署流程与关键优化点： --- #### **1. 环境准备** - **硬件要求**： - **GPU**：建议使用NVIDIA GPU（如A100/V100/RTX 3090等），显存至少16GB。显存不足时可通过调整`batch_size`或使用混合精度（FP16）优化[^1]。 - **CPU/RAM**：推荐多核处理器（如Intel Xeon）及32GB以上内存。 - **软件依赖**： - 安装Python 3.8+、PyTorch 2.0+、CUDA 11.7+等基础框架。 - 下载模型文件（如Hunyuan3D-1.0或hunyuan-DiT），需从腾讯云平台或授权渠道获取[^3][^4]。 --- #### **2. 模型部署步骤** **以hunyuan-DiT模型为例**： 1. **模型文件放置** 将下载的模型文件（如`hunyuan-dit.ckpt`）复制到ComfyUI的指定目录： ```bash /ComfyUI/models/checkpoints/ ``` 2. **依赖组件安装** 下载配套的Clip模型（如`clip-vit-large-patch14`），并放置到对应的模型目录。 3. **配置文件调整** 根据硬件资源修改推理参数（以`config.yaml`为例）： ```yaml batch_size: 4 # 显存不足时降低此值 precision: fp16 # 启用混合精度节省显存 max_length: 512 # 控制生成长度 ``` 4. **启动推理服务** 运行以下命令启动本地推理： ```bash python inference.py --model hunyuan-dit --config config.yaml ``` --- #### **3. 优化建议** - **显存不足时的处理**： - 使用梯度检查点（Gradient Checkpointing）减少内存占用。 - 启用`--low-vram`模式（如ComfyUI支持）[^1]。 - **性能调优**： - 使用TensorRT加速推理，或启用PyTorch的`torch.compile`优化计算图。 - 多卡部署时，通过`DeepSpeed`或`HuggingFace Accelerate`实现分布式推理。 --- #### **4. 验证部署** - **输入测试样例**： ```python from transformers import pipeline generator = pipeline("text-generation", model="local/path/to/hunyuan") output = generator("生成一段关于人工智能的科普文本。") print(output) ``` - **预期输出**：符合任务要求的生成内容，无显存溢出或报错。 --- #### **注意事项** - 腾讯混元大模型分为通用版本和行业定制版本（如金融、教育等），部署前需确认模型类型是否匹配业务需求。 - 本地部署需遵守腾讯云许可协议，禁止商业用途的未授权分发。 --- §§ 1. 如何在低显存GPU（如RTX 3060）上优化混元大模型的推理速度？ 2. 腾讯混元3D模型与DiT模型在部署流程上有何差异？ 3. 混元大模型的本地部署与腾讯云MaaS服务如何选择？ 4. 模型推理时出现显存溢出（OOM）应如何排查？
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值