基于llama3的大模型本地化部署

開源AI模型部署本地，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)私有服務(wù)器，對(duì)接調(diào)試前端運(yùn)行

大模型練工具本地化部署。本地化部署開源工具

遠(yuǎn)程替客戶部署，在電腦上部署個(gè)人微信，通過RPA軟件控制微信，微信API接入deepseek，每月大概有百單的量

使用istoreos部署oneapi以及m3e的本地化部署，使其可以正常使用， 目標(biāo)：知識(shí)庫可以正常問答

python大模型部署，對(duì)話模型部署調(diào)試

1、有個(gè)大模型項(xiàng)目，可以采用開源大模型； 2、部署環(huán)境為Windows，檢索效率可以低一點(diǎn)，能正常使用及運(yùn)行即可； 3、資源處理：需要將本地的一些文本資源加載到大模型中，然后能檢索即可。 4、需要在Windows部署成功過開源大模型，而且有例子，部署環(huán)境我們提供。 5、工期為3-10天左右。如果真正干過類似任務(wù)的人，3天即可完成。

我需要AI大模型私有化部署

為高校課題組網(wǎng)站開發(fā)一套部署在私有云和本地的課題組定制問答知識(shí)庫系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)訪客可通過網(wǎng)絡(luò)頁面訪問問答，管理員可在后臺(tái)更新數(shù)據(jù)和管理用戶。指導(dǎo)課題組在本地服務(wù)器上完成部署該系統(tǒng)。

根據(jù)需求選定大語言模型 選定硬件要求，并成功部署大語言模型

基于llama3-70B大模型的本地化私有部署

我需要AI大模型私有化部署

企業(yè)私有化模型部署，本地知識(shí)庫，要求國(guó)產(chǎn)化，有能力和意向的可以報(bào)個(gè)價(jià)給我。

我需要AI大模型私有化部署

我需要其他行業(yè)軟件開發(fā)

企業(yè)私有大模型部署，我們要結(jié)合企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景部署LLM

要求：配置使用共享GPU算力

我需要其他行業(yè)軟件開發(fā)

基于llama3-70B大模型，部署到本地服務(wù)器上

展廳AI機(jī)器人智能升級(jí)需求 1、簡(jiǎn)介 展廳ai講解陪伴智能項(xiàng)目，通過本地部署的AI算力服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)完全內(nèi)網(wǎng)的固定式AI智能講解、問答。同時(shí)聯(lián)動(dòng)跟隨式AI機(jī)器人，部分指令輸出到聯(lián)網(wǎng)式跟隨機(jī)器人實(shí)現(xiàn)服務(wù)器到聯(lián)網(wǎng)機(jī)器人的數(shù)據(jù)輸出。同時(shí)搭建簡(jiǎn)易化的操作后臺(tái)和AI本地/聯(lián)網(wǎng)訓(xùn)練環(huán)境。內(nèi)網(wǎng)AI模型數(shù)據(jù)庫通過內(nèi)網(wǎng)終端機(jī)實(shí)現(xiàn)端口遠(yuǎn)程訪問， 內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫每8小時(shí)備份到冷儲(chǔ)存服務(wù)器。 目的 硬件層面一臺(tái)中心算力服務(wù)器，一臺(tái)儲(chǔ)存服務(wù)器，一臺(tái)模型訓(xùn)練電腦，一臺(tái)管理電腦，兩臺(tái)聯(lián)網(wǎng)式跟隨機(jī)器人，五套自主搭建AI智能終端鏈接到同一臺(tái)算力服務(wù)器上（包括屏幕、攝像頭、麥克風(fēng)、音響、微波生命檢測(cè)器，實(shí)現(xiàn)五臺(tái)設(shè)備同時(shí)或者單臺(tái)（可隨時(shí)由管理員終端語音或者后臺(tái)切換模式）人臉識(shí)別、語音輸入輸出） 軟件層面 1.AI模型 1.內(nèi)網(wǎng)部署模型 主要功能 o內(nèi)網(wǎng)部署問答式AI o后臺(tái)手動(dòng)輸入內(nèi)容訓(xùn)練 o終端實(shí)時(shí)輸入記錄內(nèi)容并應(yīng)用到邏輯 o人臉識(shí)別 o身份信息長(zhǎng)期記憶 o語音激活 o五個(gè)終端同時(shí)激活，或者僅限單終端激活 §對(duì)應(yīng)邏輯 o定時(shí)模型冷儲(chǔ)存?zhèn)浞?o實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫冷儲(chǔ)存?zhèn)浞?o根據(jù)不同用戶組輸出不同問答數(shù)據(jù)庫內(nèi)容（3-7個(gè)用戶組）（可設(shè)置更改） 2.聯(lián)網(wǎng)式模型 主要功能 o內(nèi)網(wǎng)部署問答式AI o后臺(tái)手動(dòng)輸入內(nèi)容訓(xùn)練 o終端實(shí)時(shí)輸入記錄內(nèi)容并應(yīng)用到邏輯 o人臉識(shí)別 2.設(shè)計(jì)層面 o展廳數(shù)字建模 o數(shù)字人建模（兩個(gè)形象，聲音，可隨時(shí)調(diào)整為指定用戶組服務(wù)） o數(shù)字人在展廳中間介紹的動(dòng)畫 o非激活狀態(tài)待機(jī)動(dòng)畫 §采花 §蕩秋千 §追蝴蝶 §踢球 §背手閑逛 §爬屏幕向外看 §捉迷藏 o五個(gè)終端同時(shí)激活，或者僅限單終端激活 §對(duì)應(yīng)動(dòng)畫 3.管理層面 o后臺(tái)UI 簡(jiǎn)單易用模型投喂和訓(xùn)練方式

一、服務(wù)器端需要部署的模型類別 語音轉(zhuǎn)文本模型（STT），即語音識(shí)別模型：服務(wù)器端部署或在機(jī)器人端實(shí)現(xiàn)。 自然語言理解模型（NLU）：服務(wù)器端部署。 文本語言大模型（LLM）：可采用私有化部署到本地的方案。也可采用通過API調(diào)用大廠LLM的方案。 文本合成語音模型（TTS）：服務(wù)器端部署。 二、服務(wù)端功能需求 接收機(jī)器人端傳來的語音，將將語音轉(zhuǎn)文本后進(jìn)行意圖識(shí)別。 如果是“喚醒意圖”，則向機(jī)器人發(fā)送“喚醒指令”文本。 如果是“語音控制意圖”，則向機(jī)器人發(fā)送“控制指令”文本。 如果是聊天意圖，則將機(jī)器人端傳來的語音進(jìn)行處理后，生成回復(fù)語音返回給機(jī)器人。處理鏈路大致為：speech → STT → NLU → LLM → TTS → audio_response。 三、機(jī)器人端功能需求 提供機(jī)器人端SDK，機(jī)器人端通過調(diào)用API(C++)向服務(wù)端發(fā)送語音數(shù)據(jù)。 如果語音喚醒功能是在機(jī)器人本地實(shí)現(xiàn)，則需要提供語音喚醒功能的SDK。