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)存儲私有服務器，對接調(diào)試前端運行

大模型練工具本地化部署。本地化部署開源工具

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：知識庫可以正常問答

崗位要求： ? 接受分階段交付與付費 ? 必須有擴散模型（Diffusion Models）編程經(jīng)驗，包括部署在云端GPU上，能夠?qū)δＰ瓦M行大規(guī)模擴展，在單個GPU實例上處理上千請求 ? 熟悉在GPU服務器（如Runpod、AWS、Huggingface）上部署開源模型 ? 熟悉圍繞無服務器（Serverless）部署的微服務搭建，包括任務隊列（Q-based）管理系統(tǒng)及批處理服務 ? 理解模型克隆與優(yōu)化處理圖像以支持大規(guī)模圖像處理任務 ? 掌握Python代碼結(jié)構(gòu)，熟悉常見后端技術(shù)棧 技術(shù)任務要求： 主要目標：在單個GPU上啟動多個推理進程（Inference Workers） 使用 Python 的 multiprocessing、asyncio 或 Celery 任務隊列并行啟動多個模型實例（workers） 每個 worker 負責處理批量圖像請求 使用共享請求隊列（如 Redis 或 RabbitMQ）將任務分發(fā)給 workers 1. 優(yōu)化 Diffusion 模型 a. 減少每張圖像的推理時間： 使用半精度（FP16 或 INT8）運算：降低顯存占用并加快處理速度，同時保持畫質(zhì) 模型蒸餾：訓練一個更輕量的模型復制完整模型的輸出，可將推理時間降低2～5倍 量化感知訓練（QAT）：在降低精度的同時盡可能保留模型精度 2. 智能批量推理 a. 在服務端進行輸入批量化： 將請求合并為批次（如每批 8、16、32 張圖，依據(jù)顯存情況） 批量一次性前向推理處理 使用隊列系統(tǒng)聚合請求，延遲幾百毫秒進行一次批量處理 b. 異步處理架構(gòu)： Runpod 容器需采用異步隊列架構(gòu)（如 Celery 或基于 asyncio 的 FastAPI） 使 GPU 保持持續(xù)工作，避免請求之間的空閑 3. 使用高效的調(diào)度器（Scheduler） 默認每張圖要執(zhí)行30～50步采樣，可進行優(yōu)化： 使用 DDIM / DPM-Solver 等調(diào)度器，將采樣步驟降至15～20 調(diào)整 Classifier-Free Guidance 參數(shù)，在不損失畫質(zhì)的情況下減少采樣步驟 4. Runpod 多線程 Worker 模式部署 a. 單個 GPU 上進行多進程并行： 使用 Ray、Joblib 或 TorchServe + gRPC 等方式 同時運行多個模型進程，批量處理圖像 避免每次請求都單獨初始化模型實例，提高GPU利用率 5. 推理流程中的非GPU步驟并行化 圖像預處理（如縮放、扭曲）和后處理（如疊加、遮罩）任務轉(zhuǎn)移到CPU線程處理 僅將模型核心推理部分留給GPU 可將10～30%的工作負載轉(zhuǎn)移至CPU和RAM，從而釋放GPU計算資源 6. Runpod 容器的戰(zhàn)略部署 若使用單個GPU： 利用 Runpod 的 “Secure Volume Mounts” 功能，在同一個 Pod 內(nèi)共享模型和中間文件 使用 RunPod Serverless API 模式為CPU容器開啟自動擴縮容，負責排隊、預處理圖像請求，然后再發(fā)給GPU容器 7. 使用持久圖像緩存機制 對于重復生成的VTON圖像結(jié)果（如：同一件衣服搭配不同模型）： 使用Redis等快速內(nèi)存存儲系統(tǒng)，以圖像哈希為鍵進行緩存，快速返回歷史生成結(jié)果，避免重復生成

python大模型部署，對話模型部署調(diào)試

1、有個大模型項目，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，能正常使用及運行即可； 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庫系統(tǒng)，實現(xiàn)訪客可通過網(wǎng)絡(luò)頁面訪問問答，管理員可在后臺更新數(shù)據(jù)和管理用戶。指導課題組在本地服務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

我需要AI大模型私有化部署

企業(yè)私有化模型部署，本地知識庫，要求國產(chǎn)化，有能力和意向的可以報個價給我。

企業(yè)私有大模型部署，我們要結(jié)合企業(yè)業(yè)務場景部署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)

我需要其他行業(yè)軟件開發(fā)

基于llama3-70B大模型，部署到本地服務器上

展廳AI機器人智能升級需求 1、簡介 展廳ai講解陪伴智能項目，通過本地部署的AI算力服務器，實現(xiàn)完全內(nèi)網(wǎng)的固定式AI智能講解、問答。同時聯(lián)動跟隨式AI機器人，部分指令輸出到聯(lián)網(wǎng)式跟隨機器人實現(xiàn)服務器到聯(lián)網(wǎng)機器人的數(shù)據(jù)輸出。同時搭建簡易化的操作后臺和AI本地/聯(lián)網(wǎng)訓練環(huán)境。內(nèi)網(wǎng)AI模型數(shù)據(jù)庫通過內(nèi)網(wǎng)終端機實現(xiàn)端口遠程訪問， 內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫每8小時備份到冷儲存服務器。 目的 硬件層面一臺中心算力服務器，一臺儲存服務器，一臺模型訓練電腦，一臺管理電腦，兩臺聯(lián)網(wǎng)式跟隨機器人，五套自主搭建AI智能終端鏈接到同一臺算力服務器上（包括屏幕、攝像頭、麥克風、音響、微波生命檢測器，實現(xiàn)五臺設(shè)備同時或者單臺（可隨時由管理員終端語音或者后臺切換模式）人臉識別、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后臺手動輸入內(nèi)容訓練 o終端實時輸入記錄內(nèi)容并應用到邏輯 o人臉識別 o身份信息長期記憶 o語音激活 o五個終端同時激活，或者僅限單終端激活 §對應邏輯 o定時模型冷儲存?zhèn)浞?o實時數(shù)據(jù)庫冷儲存?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后臺手動輸入內(nèi)容訓練 o終端實時輸入記錄內(nèi)容并應用到邏輯 o人臉識別 2.設(shè)計層面 o展廳數(shù)字建模 o數(shù)字人建模（兩個形象，聲音，可隨時調(diào)整為指定用戶組服務） o數(shù)字人在展廳中間介紹的動畫 o非激活狀態(tài)待機動畫 §采花 §蕩秋千 §追蝴蝶 §踢球 §背手閑逛 §爬屏幕向外看 §捉迷藏 o五個終端同時激活，或者僅限單終端激活 §對應動畫 3.管理層面 o后臺UI 簡單易用模型投喂和訓練方式

一、服務器端需要部署的模型類別 語音轉(zhuǎn)文本模型（STT），即語音識別模型：服務器端部署或在機器人端實現(xiàn)。 自然語言理解模型（NLU）：服務器端部署。 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）：服務器端部署。 二、服務端功能需求 接收機器人端傳來的語音，將將語音轉(zhuǎn)文本后進行意圖識別。 如果是“喚醒意圖”，則向機器人發(fā)送“喚醒指令”文本。 如果是“語音控制意圖”，則向機器人發(fā)送“控制指令”文本。 如果是聊天意圖，則將機器人端傳來的語音進行處理后，生成回復語音返回給機器人。處理鏈路大致為：speech → STT → NLU → LLM → TTS → audio_response。 三、機器人端功能需求 提供機器人端SDK，機器人端通過調(diào)用API(C++)向服務端發(fā)送語音數(shù)據(jù)。 如果語音喚醒功能是在機器人本地實現(xiàn)，則需要提供語音喚醒功能的SDK。