阿里云开源大模型开发环境搭建

最新推荐文章于 2025-02-10 16:24:00 发布
最新推荐文章于 2025-02-10 16:24:00 发布
阅读量786 收藏
点赞数 4
分类专栏： 人工智能技术与架构 应用软件系统技术与架构 文章标签： 阿里云 云计算 大模型
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/uesowys/article/details/138376959
版权
本文详细介绍了如何在阿里云的ModelScope开发者社区中搭建AI大模型开发环境，包括PyCharm中的库安装（如PyTorch和TensorFlow），以及如何从ModelScope下载和使用开源的千问大模型在本地进行CPU设备上的开发和测试。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

ModelScope是阿里云通义千问开源的大模型开发者社区，本文主要描述AI大模型开发环境的搭建。

图片

如上所示，安装ModelScope大模型基础库开发框架的命令行参数，使用清华大学提供的镜像地址

图片

图片

如上所示，在JetBrains PyCharm的项目工程终端控制台中，安装深度学习基础库开发框架pytorch

图片

最低0.47元/天 解锁文章
【Go】Go语言介绍与开发环境搭建
景天科技苑
09-10 4万+
Go（又称Golang）是Google开发的一种静态强类型、编译型、并发型，并具有垃圾回收功能的编程语言。Go语言的主要目标是“让编写可信赖软件变得简单且有趣”。 Go语言设计者有三个主要目标：简单性，并发性，兼容性。 本文详细阐述Go语言，以及Go开发环境搭建详细流程。
创新实训——阿里云搭建神经网络模型开发环境
UnLongChemin的博客
08-25 1668
1.安装python 默认python版本是 2.7.5，所以不需要安装 2.安装lua5.1 wget http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.tar.gz tar -xzvf lua-5.1.tar.gz cd lua-5.1 make linux make install 3.安装luarocks（不必须，因为装torch会自动安装luarocks） ...
GPU：使用阿里云服务器，免费部署一个开源大模型
panjiapengfly的博客
03-11 2714
白嫖阿里云服务器，免费部署一个开源大模型
零基础，零成本，部署一个属于你的大模型
蛮三刀酱
04-22 8697
因此，本文是为AI初学者们（包括我自己）编写的保姆级大型模型部署和使用指南。现在正值阿里云免费试用计划，我们可以不花一分钱就可以体验部署自己的大型模型的乐趣。
ModelScope配置anaconda环境教程
最新发布
qq_41174671的博客
02-10 567
modelscope创建conda环境
搭建一个人工智能大模型网站
MylinuxOS的博客
08-07 1097
1、开通阿里云百炼大模型服务平台：https://bailian.console.aliyun.com2、在平台内创建一个API KEY：sk-d****8e181、准备一台ECS服务器（192.168.12.12），并开放80端口；2、部署conda1）安装conda：yum -y install conda2）创建一个工作环境：conda create --name python3.83）激活工作环境：conda activate python3.8。
【大模型-第一篇】在阿里云上部署ChatGLM3
Cyber的博客
11-10 9952
本文主要是让大家能快速完成ChatGLM3在阿里云上的部署
如何使用阿里开源的通义千问大语言模型
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
04-21 299
如何使用阿里开源的通义千问大语言模型
零基础，零成本，部署一个属于你的大模型_阿里云大模型部署
2401_85377976的博客
07-10 2485
看了那么多chatGPT的文章，作为一名不精通算法的开发，也对大模型心痒痒。但想要部署自己的大模型，且不说没有算法相关的经验了，光是大模型占用的算力资源，手头的个人电脑其实也很难独立部署。就算使用算法压缩后的大模型，部署在个人电脑上，还要忍受极端缓慢的计算速度以及与chatGPT相差甚远的模型效果。有什么办法能够部署属于我们自己的大模型呢？有编程基础：作为一个合格的程序员，这应该是必备素质。
Ollama 本地CPU部署开源大模型
2401_85377976的博客
07-24 905
Ollama可以在本地CPU非常方便地部署许多开源的大模型。如 Facebook的llama3, 谷歌的gemma, 微软的phi3，阿里的qwen2 等模型。完整支持的模型列表可以参考：https://ollama.com/library它基于llama.cpp实现，本地CPU推理效率非常高（当然如果有GPU的话，推理效率会更高）, 还可以兼容 openai的接口。本文将按照如下顺序介绍Ollama的使用方法~⚫️ 下载安装Ollama⚫️ 命令行交互⚫️ python接口交互。
ModelScope系列之开发环境安装
lldhsds的专栏
05-09 6329
ModelScope Library目前支持tensorflow，pytorch深度学习框架进行模型训练、推理， 在Python 3.8+, Pytorch 1.11+, Tensorflow上测试可运行。但如果需要进一步具体使用ModelScope平台上承载的，包括多模态，NLP，CV，语音等不同领域的模型，来进行模型推理以及模型训练、微调等能力，则需要安装各个领域上不同的依赖。安装依赖，以NLP领域模型，可执行如下命令安装依赖，对比pip方案，将命令中的modelscope改为.即可。
《我的AI大模型系列》一、本地部署大模型
AGI_GGbond的博客
10-21 1742
大模型 （ Large Model ）是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。 这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。
阿里云ECS教程：从零开始快速搭建个人版对话大模型
coinljc的博客
05-23 305
阿里云服务器ECS实践教程-AIGC实践-从0快速搭建个人版“对话大模型”本教程介绍如何在阿里云GPU云服务器上基于Alpaca大模型快速搭建个人版“对话大模型”。
AIGC：阿里开源大模型通义千问部署与实战
热门推荐
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
12-20 1万+
通义千问-7B（Qwen-7B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模的模型。Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型, 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。
阿里 Modelscope 创空间部署在本地环境操作文档
qq_40902326的博客
03-25 2110
1.安装依赖执行：pip install modelscope[nlp] -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html。下载完之后的到了我的Service-Assistant文件夹。安装完后直接在cmd中，输入命令，查看OpenSSL版本查到版本后将其路径加到环境变量Path中。第三步:（我所有的操作都是在Service-Assistant文件夹运行的）再次验证，查看OpenSSL版本正确。4.运行app.py。
ModelScope提供了官方镜像及环境配置
2301_81940605的博客
01-04 5320
ModelScope Library目前支持tensorflow，pytorch深度学习框架进行模型训练、推理， 在Python 3.7+, Pytorch 1.8+, Tensorflow1.15/Tensorflow2.0+测试可运行。
开源大模型部署调用指南
携梦问道的博客
12-16 307
2.1 Llama32.2 GLM42.3 阿里-通义千问大模型技术生态。
部署+微调开源大模型（保姆级教程）
weixin_45922644的博客
01-15 1127
以后每次简单的启动步骤：刚开始要在主环境下（1）#激活（2）#跳转到该目录下（(llama_factory) root@dsw-437932-5b87b8f7f-tsdrx:/mnt/workspace/LLaMA-Factory#）（3）
教程：A5000 GPU 上运行阿里最新开源大模型 Qwen2
了解关于云主机、GPU、AI、数据库托管、Kubernetes等相关技术知识，以及DigitalOcean云平台使用教程
06-13 2599
在本文中，我们将展示使用 Ollama 运行下一代大语言模型阿里 Qwen2 的最简单方法。你将会发现，这个模型在性能上已经超越了 Mistral 和 Llama3。
阿里云微调大模型框架
01-20
### 阿里云微调大模型框架使用教程 #### 一、环境准备 为了顺利进行基于阿里云平台的大模型微调工作，需提前准备好相应的开发环境。这通常涉及到创建并配置一个支持GPU加速的ECS实例，安装必要的依赖库以及获取访问权限等操作。 #### 二、选择合适的预训练模型 阿里云提供了多种高质量的基础模型供开发者选用，在开始微调之前应当仔细评估业务需求来挑选最适合自己应用场景的那个版本[^1]。 #### 三、数据集构建与处理 有效的数据输入对于提升最终模型性能至关重要。针对特定任务整理好标注过的样本集合之后，还需要对其进行清洗、转换等一系列前处理步骤以便于后续训练过程中的高效利用[^3]。 #### 四、参数调整策略 合理设置超参能够显著影响到学习效率及收敛速度等方面的表现。建议参考官方文档给出的最佳实践指南来进行初步设定，并通过实验不断优化直至找到最优解为止[^2]。 #### 五、启动微调流程 借助于PAI-EAS服务所提供的便捷接口，只需简单几步就能快速部署起一套完整的在线推理系统；与此同时，也可以考虑采用分布式计算架构进一步加快整个迭代周期内的运算速率。 ```python from easymoe import EasyMoEForSequenceClassification, MoEDataset model = EasyMoEForSequenceClassification.from_pretrained('path/to/pretrained_model') dataset = MoEDataset('your_dataset_path') training_args = { 'learning_rate': 5e-5, 'num_train_epochs': 3, } trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=dataset['train'], ) trainer.train() ```
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

打赏作者

计算机科技研究员

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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