1，我需要AI大模型私有化部署。 2，我需要建立一個(gè)本地化Ai平臺(tái)及工具，應(yīng)用在地鐵車輛的投標(biāo)、寫說(shuō)明文件、故障預(yù)測(cè)、采購(gòu)及協(xié)議、項(xiàng)目流程文件、生產(chǎn)制造上、分供方、PPT等，基于之前的已有的資料模型和說(shuō)明等及行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)，AI根據(jù)我的需求和客戶業(yè)主提出需求，完成相應(yīng)的文件。其次，不同的文件和圖紙重復(fù)審核點(diǎn)進(jìn)行AI審核和批準(zhǔn)，減少?zèng)]必要的重復(fù)量。再次，公司的規(guī)則制度進(jìn)行AI化，減少錯(cuò)誤率

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

我需要AI大模型私有化部署

定制一個(gè)AI簡(jiǎn)歷分析程序。用戶提交簡(jiǎn)歷附件??我的服務(wù)器處理過(guò)后?把結(jié)果發(fā)給用戶（這些都用頁(yè)面實(shí)現(xiàn)了）；需要你做的事：用戶簡(jiǎn)歷附件??本地知識(shí)庫(kù)?常用喂料語(yǔ) ?deepseek??這些邏輯處理關(guān)系做成程序輸出結(jié)果。

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用vllm部署多模態(tài)大模型，同時(shí)要進(jìn)行調(diào)優(yōu)，能最大程度的提升顯存利用率和并發(fā)推理速度

在海思開(kāi)發(fā)板hi3516vc610上完成輕量級(jí)KNet模型的邊緣部署，使其穩(wěn)定運(yùn)行。詳細(xì)記錄部署流程和步驟，發(fā)一份給我們即可。有海思芯片模型部署經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先考慮。

咨詢關(guān)于訓(xùn)練或微調(diào)AI模型，如deepseek，使之在由大量項(xiàng)目案例構(gòu)成的本地知識(shí)庫(kù)下，推理生成所需的數(shù)據(jù)，并寫入固定格式的excel表格。我不與他對(duì)話，只要求對(duì)其權(quán)重或模型調(diào)整，使之在本地知識(shí)庫(kù)下，推理生成我所需要的數(shù)字，也就是從一個(gè)全能遠(yuǎn)動(dòng)員變成一個(gè)專門的跑步運(yùn)動(dòng)員，并寫入一個(gè)固定格式的excel表格。 我在杭州市，最好面對(duì)面咨詢，如果不是的話就視頻會(huì)議，這樣信息傳遞準(zhǔn)確性高，咨詢按次付費(fèi)，但應(yīng)該在一小時(shí)左右，如果你是專業(yè)的，我和你的溝通會(huì)非?？焖俸秃?jiǎn)答，價(jià)格可以商量；你需要既懂AI，即如何訓(xùn)練AI模型和其中原理，也需要懂編程，因?yàn)榫幊淌茿I的基礎(chǔ)。

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(kù)可以正常問(wèn)答

python大模型部署，對(duì)話模型部署調(diào)試

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中醫(yī)問(wèn)答大模型。滿足人機(jī)自然語(yǔ)言交流。問(wèn)診模塊。給出經(jīng)方推薦，健康建議。符合中醫(yī)問(wèn)診結(jié)論。2加入多模態(tài)，圖像和語(yǔ)音。這部分給千問(wèn)和deepseek大模型。得到體檢報(bào)告

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系統(tǒng)用Ubuntu24 需要部署知識(shí)庫(kù) GPU：4090 24G×5

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

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使用910B NPU顯卡實(shí)現(xiàn)多模態(tài)模型的部署，多模態(tài)模型包括Deepseek-Janus-Pro、Qwen/Qwen2.5-VL-72B

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我需要機(jī)器學(xué)習(xí)

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一、服務(wù)器端需要部署的模型類別 語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本模型（STT），即語(yǔ)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(yǔ)言理解模型（NLU）：服務(wù)器端部署。 文本語(yǔ)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(guò)API調(diào)用大廠LLM的方案。 文本合成語(yǔ)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(lái)的語(yǔ)音，將將語(yǔ)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(yǔ)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(lái)的語(yǔ)音進(jìn)行處理后，生成回復(fù)語(yǔ)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(guò)調(diào)用API(C++)向服務(wù)端發(fā)送語(yǔ)音數(shù)據(jù)。 如果語(yǔ)音喚醒功能是在機(jī)器人本地實(shí)現(xiàn)，則需要提供語(yǔ)音喚醒功能的SDK。

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