SCCM基础搭建

本文详细描述了在WindowsServer2019环境中部署SCCM服务器的过程,包括系统配置、组件安装(如SQLServer2019、ADK和SCCM客户端)、角色和功能添加,以及AD架构扩展。还涉及到了软件推送和补丁下发等管理功能的初步配置。

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

环境准备:

DC-SCCM    192.168.8.4    Windows Server2019

SCCM账号和权限

序号

用户名

账号类型

隶属组

说明

1

contoso\sccmadmin

域账号

Domain Admins

Enterprise Admins

Scheme Admins

用于扩展SCCM架构

2

contoso\sccmadmin

域账号

Domain Admins

用于管理SCCM服务器

部署前软件准备:

SQL Server2019

ADK(包括winPE)

SCCM客户端安装包

部署前准备:

1.配置静态IP,加域

1SCCM系统必备组件添加及配置

    更改计算机名:

关闭Windows 防火墙

实验手册

添加角色和功能

选择安装类型

服务器选择

服务器角色没有需要勾选的

选择功能

选择Web服务角色

指定备用源路径

<think>好的,我现在要处理用户关于大模型本地部署的查询。首先,我需要理解用户的需求。他们想了解本地部署大模型的方法、框架和工具,并且已经提供了一些参考引用,需要我在回答中自然地加入这些引用。 首先,我应该回顾已有的引用内容。引用[1]提到,大模型参数庞大,普通方法部署困难,因此研究员开发了本地部署框架。引用[2]则提到三种工具,通过混合编程、SDK和网络接口来调用大模型。用户的问题明确指向方法、框架和工具,所以需要围绕这三点展开。 接下来,我需要整理常见的本地部署方法。通常,本地部署可能包括模型压缩(如量化、剪枝)、分布式计算框架、硬件加速(GPU/TPU)等。然后框架方面,Hugging Face的Transformers库、TensorFlow Serving、PyTorch的TorchServe都是常用的工具。此外,还有一些专门针对大模型的框架,比如DeepSpeed、BigDL、vLLM等。 工具方面,用户提到的三种工具可能是指像Hugging Face的Inference API、FastAPI构建的Web服务,或者结合ONNX Runtime进行优化部署。需要确认引用中的具体工具名称,但根据引用[2],可能涉及SDK和网络接口的混合使用。 然后,我需要将这些信息结构化。分成方法、框架、工具三个部分,每个部分下给出具体例子和说明。同时,在适当的地方插入引用,比如在讨论部署困难时引用[1],在工具部分引用[2]。 还要注意用户提到的系统级指令,比如数学公式的格式,但这个问题可能不涉及太多数学内容。需要检查是否有变量或方程需要特殊处理,暂时看起来可能不需要,但保持警惕。 然后生成相关问题,通常是根据回答内容提出进一步的问题,比如性能优化、具体工具比较、硬件要求等。 最后,确保回答符合中文要求,结构清晰,分点说明,并正确引用。同时,避免使用Markdown,用自然的分段和编号。 现在开始组织内容: 1. 本地部署方法:模型压缩、分布式计算、硬件加速。 2. 框架:Hugging Face Transformers、DeepSpeed、BigDL、vLLM。 3. 工具:Hugging Face Inference API、ONNX Runtime、FastAPI等。 4. 插入引用:在提到部署挑战时引用[1],在工具部分引用[2]。 检查是否有遗漏,例如是否需要提到具体的使用步骤或代码示例?用户提供的示例中有Python代码,但当前问题可能更偏向于概述而非代码实现。不过,可以提及使用这些框架的代码库或SDK。 确认每个部分的信息准确,比如DeepSpeed确实用于分布式训练和推理,BigDL是Intel开发的,适合在x86架构上优化,vLLM专注于推理加速。 最后生成相关问题,如不同框架的优缺点、模型压缩技术细节、硬件选择的影响等。</think>大模型本地部署需要结合优化方法和专用工具来解决计算资源与性能的挑战。以下是主要方法、框架及工具的分类说明: ### 一、本地部署的核心方法 1. **模型压缩** - **量化**:将模型参数从32位浮点数转为8位整数,减少内存占用,例如使用$W_{quantized} = \text{round}(W_{float} \times 255)$实现[^1]。 - **剪枝**:移除冗余参数,保留关键权重。 - **知识蒸馏**:用小模型模仿大模型行为。 2. **分布式计算** 利用多GPU或多节点并行计算,例如通过数据并行拆分批次,或模型并行拆分网络层。 3. **硬件加速** 使用GPU(如NVIDIA CUDA)、TPU或专用AI芯片提升计算效率。 ### 二、主流部署框架 1. **Hugging Face Transformers** 提供预训练模型和推理接口,支持PyTorch/TensorFlow,适合快速部署。 ```python from transformers import pipeline classifier = pipeline("text-classification", model="bert-base-uncased") ``` 2. **DeepSpeed** Microsoft开发的框架,支持ZeRO优化技术,降低显存占用[^1]。 3. **BigDL** Intel推出的工具链,优化x86架构CPU性能,支持PyTorch/TensorFlow模型转换。 4. **vLLM** 专注推理加速,通过PagedAttention技术提升吞吐量,适用于生成任务。 ### 三、常用工具与流程 1. **模型转换工具** - **ONNX Runtime**:将模型转为跨平台格式,提升推理速度。 - **TensorRT**:NVIDIA的推理优化器,支持FP16/INT8量化。 2. **服务化部署** - **FastAPI**:构建RESTful API封装模型,支持异步处理。 - **Triton Inference Server**:NVIDIA的高性能推理服务,支持多框架模型。 3. **混合编程实践** 结合SDK(如Hugging Face的Inference API)和网络接口调用功能,平衡本地与云端资源[^2]。 ### 四、典型部署流程 1. 模型压缩 → 格式转换(如ONNX) → 硬件适配 → 服务封装 → 性能监控。
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