API调用还是本地部署?LLM使用策略对比

1.4 整体逻辑与结构

1.4.1 引言

本文将深入探讨API调用与本地部署两种策略在LLM(大型语言模型)应用中的优劣,并比较这两种策略在不同场景下的适用性。在引言部分,我们将简要介绍LLM的概念、重要性以及为何对比API调用与本地部署策略具有重要意义。

1.4.2 LLM概述

在这一章节,我们将详细讨论LLM的定义、发展历程以及核心作用。通过介绍LLM的核心概念、属性特征,我们将使用Mermaid流程图和ER实体关系图来直观展示LLM的基本架构。

1.4.3 API调用策略

本章将重点介绍API调用的优势与挑战。我们将使用Mermaid流程图详细描述API调用的操作步骤,并通过Python源代码阐述其算法原理。此外,还将介绍API调用的数学模型和公式,并结合实际案例进行通俗易懂的讲解。

1.4.4 本地部署策略

在这一部分,我们将探讨本地部署策略的优势与挑战。通过Mermaid流程图和Python源代码,我们将深入分析本地部署的算法原理,并结合实际案例进行详细讲解。

1.4.5 比较与案例分析

本章将对比API调用与本地部署策略,分析其优劣势,并通过具

### 本地部署大规模模型 API 的方法 #### 准备工作环境 为了成功地在本地环境中部署大型模型API,需先准备适当的工作环境。这通常涉及安装必要的软件包依赖项,以及配置适合运行大型模型的硬件资源。对于大多数情况而言,拥有足够的GPU内存是非常重要的。 #### 部署 Deepseek 模型 通过 Cherry Studio 其他工具的支持,在本地搭建 Deepseek 大规模模型的知识库成为可能[^1]。具体来说: - **获取模型文件**:从官方渠道下载预训练好的 Deepseek R1 版本或其他版本的大规模语言模型。 - **设置服务器端口**:根据实际需求设定服务监听地址与端口号,以便后续能够顺利访问该接口。 - **启动 Web Service**:利用 Flask/Django 等 Python web框架创建 RESTful API 接口来提供对外的服务功能;也可以考虑采用 FastAPI 这样的现代异步Web框架提高效率。 ```python from fastapi import FastAPI, Request import uvicorn app = FastAPI() @app.post("/predict/") async def predict(request: Request): data = await request.json() # 假设这里有一个名为 'model' 的全局变量表示加载后的LLM实例 response = model.generate(**data) return {"result": str(response)} if __name__ == "__main__": uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) ``` #### 调用本地 LLM API 一旦完成了上述步骤,则可以通过 HTTP 请求的方式轻松调用已经部署完毕的大规模模型API。下面给出了一种简单的Python客户端实现方案用于测试目的[^3]。 ```python import requests url = "http://localhost:8000/predict/" payload = { "input_text": "你好啊", } response = requests.post(url, json=payload) print(f"Response Code:{response.status_code}") print(f"Model Output:\n{response.text}") ``` #### 自定义提示词 (Prompt Engineering) 除了基本的功能外,还可以进一步定制化交互体验。比如针对不同应用场景设计专门的输入模板(即所谓的“提示词”),从而让机器更好地理解用户的意图并作出恰当回应。
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