ChatGPT实战与私有化大模型落地

最新推荐文章于 2025-06-05 10:03:47 发布
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#chatgpt #落地

本文探讨了大模型的现状、底座选择、数据构造策略、迁移方法，介绍了分布式深度学习框架如Megatron-LM、Colossal-AI和DeepSpeed，以及P-tuning微调。同时关注模型推理加速和不同视角的ChatGPT应用与落地要素。

文章目录

大模型现状

baseline底座选择

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数据构造

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  • 领域数据
  • 书籍数据
  • 网站数据
  • 新闻内容
  • 指令微调数据

混合数据（公用数据+领域数据，比例1：5 ）避免知识遗忘，导致通用能力下降。

迁移方法

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  • 资源不充足的时候，在chat模型基础上训练
  • 资源充足的时候，在Base模型上训练
    千万级别的数据，在chat模型上不要用全量数据进行训练。

评价

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思考

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领域大模型训练技巧

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Tokenizer

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分布式深度学习

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数据并行

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管道并行

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向量并行

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分布式框架——Megatron-LM

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分布式深度学习框架——Colossal-AI

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分布式深度学习框架——DeepSpeed

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P-tuning 微调

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资源消耗

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模型推理加速

模型推理加速方法——FastLLM

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模型推理加速方法——VLLm

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领域大模型产品形态及落地场景

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ChatGPT用户视角思考

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ChatGPT企业视角思考

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企业级ChatGPT的建设要素

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选择优质的应用场景

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ChatGPT场景设计-工业制造

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ChatGPT场景设计-文案编写

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30分钟搭建私有化ChatGPT：Llama3+Ollama全流程实战（附Docker一键部署与性能压测）
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
06-02 643
摘要：本文详细介绍基于Llama3与Ollama的私有化大模型部署方案，实现零配置环境搭建与高性能推理。涵盖Win/Linux/Mac多平台Docker化部署流程，提供CUDA内存优化技巧与性能压测对比（Llama3-13B vs GPT-4）。通过定制化API代理镜像，快速构建企业级对话系统，支持代码生成、文档问答等场景。实测表明，优化后Llama3-13B在消费级GPU（RTX 4090）推理速度提升210%，显存占用降低45%。
企业私有化大模型部署的5大核心挑战与解决方案
最新发布
欢迎来到我的优快云空间！这里聚焦AI大模型应用实战，分享前沿技术、实战案例与开发经验。
07-29 991
当企业老板拍着桌子说“我们要自己的ChatGPT”时，技术团队的第一反应往往是——兴奋但头大买多少GPU才够？算力成本会不会成为“吞金黑洞”？客户的交易数据、患者的病历怎么保证不泄露？通用大模型（比如Llama 3）懂我们行业的“黑话”吗？部署后GPU宕机、推理延迟高怎么办？花了几百万，怎么证明这钱花得值？本文将用**“开一家AI驱动的特色餐厅”的类比，拆解企业私有化大模型部署的5大核心挑战，结合代码示例、流程图、真实案例**给出可落地的解决方案。
私有化部署ChatGPT：潜力与挑战
python12345678_的博客
06-25 1715
在2023年初的AI大爆发时期，ChatGPT的广泛应用极大地降低了人们使用AI的门槛。AI的民主化浪潮正在全球范围内兴起，使得普通人与经验丰富的专业人员在知识上的差距被大大缩小。在这场浪潮中，微软投资的OpenAI占据了先机，而其他国内外厂商也在紧随其后，你追我赶，频繁发布重量级AI产品。这个时刻被许多人形象地称为AI的"iPhone时刻"，有人甚至认为，此轮技术更新带来的影响将超越当年Windows的发布。
开发自己私有chatGPT（五）训练微调openai模型
热门推荐
程序员老狼专注开发aigc或客服系统应用
02-14 2万+
微调 了解如何为应用程序自定义模型。 介绍 通过微调，您可以通过提供以下内容从通过 API 提供的模型中获得更多收益： 比提示设计更高质量的结果 能够训练比提示所能容纳的更多示例 由于提示时间较短，可以节省token 更低的延迟请求 GPT-3 已经对来自开放互联网的大量文本进行了预训练。当给出一个只有几个例子的提示时，它通常可以直观地判断你正在尝试执行什么任务并生成一个合理的完成。...
手把手家教你进行ChatGPT私有化部署
python123456_的博客
07-04 2309
我们有理由相信，现在身边还不愿主动去接触这项技术，深入了解的小伙伴，在不久的将来，一定会被时代淘汰，至少幸存下来的成本会比我们低很多。言归正传，前段时间注册了ChatGPT的账号后，也尝试部署了Telegram版本的ChatGPT聊天功能，颇为成功，当时用的还是OpenAI的API。我这里用的是以下环境：CentOS Linux release 7.9.2009 (Core) 这里假定读者都是没有安装OS的门槛的，同时也有自己可用的代理套件，就不再赘述。这里需要设置为你自己的代理的IP。
ChatGPT如何进行私有化部署——详解与实践指南
gitblog_06776的博客
05-04 334
ChatGPT如何进行私有化部署——详解与实践指南 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在此资源中，我们为您详细介绍了ChatGPT的私有化部署方法。内容涵盖私有化部署的优势、必要的准备工作、部署步骤以及可能遇到的问题和解决方案。无论您是AI领域的开发者，还是对此感兴趣的技术爱好者，本指南都能为您提供宝贵的信息和实际操作指导。以下是资源文件的详细内容概述： 私有化部...
我们为什么要用本地大模型？如何搭建私有化大模型？
2401_85377976的博客
07-22 1924
大模型，在2023年主要称之为大型语言模型（Large Language Models），是一种基于人工智能和机器学习技术构建的先进模型，旨在理解和生成自然语言文本。这些模型通过分析和学习海量的文本数据，掌握语言的结构、语法、语义和上下文等复杂特性，从而能够执行各种语言相关的任务。LLM的能力包括但不限于文本生成、问答、文本摘要、翻译、情感分析等。我们最熟悉的大模型，莫过于CHATGPT。但我们最常用的大模型，未必是CHATGPT。
从0到1训练私有大模型技能与应用实现 ，企业急迫需求，抢占市场先机
DAMOXINGHAITAI的博客
09-21 1677
（全套教程文末领取哈）从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
给企业与开发者的实战指南：模型选型、私有化部署、向量检索与安全策略，一文讲透如何让 AI 真正懂你的行业知识。
海棠AI实验室
06-05 1018
如果你已经试过通用大模型，却发现「懂啥都不精、关键场景不敢用」，这篇文章会给你一条可落地的升级路径： 什么时候必须上私有化 / 专用模型，而不是继续硬扛通用模型； 如何用 RAG + 企业内部知识库，让 AI 真正懂你的业务、文档和流程； 在数据安全、访问控制与成本之间找到平衡的架构参考。 本文是《智元启示录》中【RAG · Agent · 工作流实践】与【大模型选型与本地部署】的核心枢纽篇。订阅专栏可解锁成套架构图、技术选型清单与真实场景案例，帮你把「专精型 AI 助手」从 PPT 变成线上可用系统。
Win10（CPU）+ Anaconda3 + python3.9安装pytorch
AAI666666的博客
01-14 2252
Win10（CPU）+ Anaconda3 + python3.9安装pytorch
AI大模型入门基础教程（非常详细），AI大模型入门到精通，收藏这一篇就够了！
2301_76168381的博客
06-24 648
2024人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
零基础，零成本，部署一个属于你的大模型
蛮三刀酱
04-22 9412
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。
从0到1训练私有大模型技能与应用实现
DAMOXINGHAITAI的博客
09-25 2260
LoRA，英文全称 Low-Rank Adaptation of Large Language Models（中文为大语言模型的低阶适应）。这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术，其 github 地址为 https://github.com/microsoft/LoRA ，当前已经得到HuggingFace 的 PEFT库 https://github.com/huggingface/peft 的支持。对于大语音模型来说，其参数量非常多。
如何学习训练大模型——100条建议（附详细说明）_如何训练自己的大模型
ytt0523_com的博客
04-17 8221
通过深入了解本文中的这些细节，并在实际项目中应用相关知识，将能够更好地理解和利用大模型的潜力，不仅在学术研究中，也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情，并将其应用于各种领域，从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索，可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力，同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始，逐渐迭代和扩展到更大的模型，逐步积累经验，最终能够处理大模型和复杂任务。分享您的研究成果和代码，以获得反馈和建立声誉。
LLM-大模型私有模型训练步骤方法总结
奔跑的蜗牛的博客
07-10 3129
本文将从宏观层面说明 LLM 私有模型的训练步骤，包括预训练，微调，合规对齐，再到最后如何集成到我们的 APP 中。⼀家⾦融科技企业希望利⽤⼤模型来解决保险智能客服的业务，希望能够⽤AI助⼿来替代原有的智能客服。本文从宏观层面，简单的讲解了下大模型私有模型训练的相关步骤，以及如何而将 Fixed 模型集成到我们的 APP 中，其中未涉及到一些复杂的名词，后续我们一步步总结如何将 LLM 应用落地实践过程。里边整理了大量的中文 LLM。
大模型简介
Mark_Australia的博客
07-02 2124
大模型简介
小白速成教程：私有化大模型+知识库
2301_82275412的博客
06-19 2259
这是一套简单稳定，小白可操作的方案，同时支持后续深入学习更高阶的操作。搭建完之后，你就可以随时随地无需网络，不用担心隐私泄露的使用你自己的专属知识库的大模型聊天机器人了！
从零开始打造更强的私有GPT大模型- RAG教程
xxue345678的博客
07-23 1990
众所周知，大模型基于海量的数据来训练，它具备非常强大的智能，能够回答各种问题。但是我们在使用过程中发现，通用大模型在某些专业领域能力还不够强，很多领域相关问题很难回答得上来。通常，预训练（pre-train）的大模型只懂得它训练时用的数据，对于训练集之外的新信息（比如网络搜索新数据或特定行业的知识）就不太清楚。那么怎么构建一个私有的GPT大模型呢？方法有很多种，包括 1. 重新训练私有领域数据的大模型，2. 基于已有大模型做专有数据的微调(FineTuning) 3. 通过RAG技术，优化大模型基础能力。
低成本的领域&私域大模型训练方法
09-03 1046
•。
大模型私有化部署与精细调优技术解析
该源码包很可能包含了完整的项目结构，如配置文件、训练代码、推理接口、Docker部署脚本等，是研究大模型私有化与精调不可多得的实战资料。 综上所述，大模型的私有化部署与精细调优不仅是技术演进的必然趋势，更是...
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