chatgpt量化教程 mtc量化

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本文目录一览：

1、实操用Langchain,vLLM,FastAPI构建一个自托管的Qwen-7B-Chat
2、干货:如何用AI写一篇论文(步骤+工具)
3、??【零基础玩转量化】miniQMT极简模式全攻略:3分钟用Python搞定自动交易...
4、ChatGLM2-6B本地部署
5、??《清华deepseek保姆级教程》104页ppt
6、只需一招,卖虚拟产品多赚十倍

实操用Langchain,vLLM,FastAPI构建一个自托管的Qwen-7B-Chat

1、部署模型并使用FastAPI启动Web服务，处理请求并生成LLM响应。API在端口5001上运行，确保离线推理过程已经完成，无需重复下载模型。借助Langchain增加知识库功能，通过FAISS库构建向量数据库，并利用embedding模型将知识转换为向量形式。导入知识后，将向量数据库集成到代码中，引导LLM考虑背景知识。

2、要实操构建一个自托管的微调模型LLama38B，利用unsloth、vLLM、FastAPI、Open webUI，可以按照以下步骤进行：选择合适的GPU 推荐配置：选择A100 80G PCIe实例，以确保在推理中获得更好的准确性和更高的吞吐量。

3、本文将指导您构建一个自托管的微调模型LLama3-8B，利用流行框架unsloth，vLLM，FastAPI，Open webUI。首先，选择合适的GPU，推荐A100 80G PCIe实例，用于运行深度学习模型，特别是LLM，确保在推理中获得更好的准确性和更高的吞吐量。

4、若未设置api-key参数，curl服务可用但chatbox无法使用。解决方案：在启动vLLM服务时设置api-key参数，并确保其安全性。chatbox接口配置问题：不能使用自定义的接口方式配置chatbox，否则包头在vLLM端无法解析。解决方案：按照vLLM的要求选择openAI的接口进行配置。

干货:如何用AI写一篇论文(步骤+工具)

Elicit：利用自然语言处理（NLP）分析学术数据库，推荐高相关性论文。操作建议：输入初步研究方向（如“气候变化对农业的影响”），AI可生成文献综述框架及关键争议点，辅助确定具体选题。

第一步：掌握AI提示词技巧，精准“指挥”AI创作 RAIRO提示词框架：通过角色（Role）、任务（Action）、输入（Input）、结果（Result）、优化（Optimization）五要素，明确AI写作方向。R（Role）：设定AI角色，例如“你是一个科技领域自媒体博主”。

长期规划与风险规避升级方向：从“代写”转向“自营账号”，用AI生产内容实现涨粉与带货。例如，创建“AI副业指南”知乎号，分享写作技巧并推荐工具，后续通过知识付费或佣金变现。风险控制：内容同质化：定期更新AI提示词库，避免重复使用相同案例。

选题策划阶段需明确写作目标与关键词体系。写作目标分为三类：学术型需突出论证严谨性（如选题《生成式AI对学术写作伦理的影响》），商业型需聚焦解决方案（如《AI工具如何提升企业内容营销效率》），大众传播型需强化可读性（如《普通人如何用AI写出爆款文章》）。

AI写作技巧-Chat GPT 在利用Chat GPT进行写作时，掌握一系列高效且专业的技巧能够显著提升你的创作效率和作品质量。以下是一些关键的AI写作技巧，结合Chat GPT的特性和功能，帮助你更好地进行写作：明确写作目标写作兴趣：首先，明确你对写作的兴趣所在，这将是你持续写作的动力源泉。

在AI时代，自媒体博主应摒弃焦虑，以开放心态学习AI工具，将其转化为核心竞争力。DeepSeek作为高效智能写作助手，可帮助博主快速拆解爆文、获取素材、生成观点，显著提升创作效率。

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方案A：登录界面勾选「极简模式」。方案B：在大QMT界面点击蓝底橙色“M”按钮。神操作：同时打开大QMT和mini模式，实现数据监控与策略执行双开，适合高频交易。灵魂组件xtquant：连接Python的桥梁安装教程：在QMT「知识库」下载xtquant的zip包（需2023年后新版，兼容Python10+）。

miniQMT是一款基于Python的量化交易软件，它支持DBF、TXT、CSV等多种格式文件的交互，同时兼容Python和C++策略。这一特性使得用户可以根据自己的需求选择合适的编程语言进行策略开发。此外，miniQMT还提供了将策略放在自己开发环境里的功能，大大增强了策略的安全性。

成本效益显著：miniQMT极简模式是免费使用的，用户无需支付高额的订阅费用。同时，它可以充分利用用户已有的计算资源，无需额外的硬件投资。灵活性开发环境选择自由：miniQMT允许用户使用任何支持Python的编辑器进行开发，极大地提升了用户的开发体验。

编写策略：在miniQMT模式下，用户可以在本地配置好的Python环境中编写量化交易策略。策略编写完成后，用户可以通过平台提供的接口将策略传递给券商的实盘接口进行交易。监控交易：在QMT平台上，用户可以实时监控交易的执行情况，包括交易价格、交易量、交易时间等。

直接启动极简客户端XtMiniQmt.exe（位于QMT安装目录的bin.x64子目录）。若提示权限不足，可启动QMT量化交易终端XtItClient.exe，在登录界面选择极简模式。部分券商限制策略在云服务器运行，但行情数据接收不受影响。设置完成后，可在IPython、Jupyter等环境中调试数据和策略。

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ChatGLM2-6B本地部署

1、ChatGLM2-6B提供了多种推理方式，包括Gradio模式、Streamlit模式和命令行demo，使用起来比较简单。在部署和推理过程中，需要注意cuda版本的兼容性以及torch版本的安装。通过合理的配置和修改，可以顺利地在本地环境中运行ChatGLM2-6B模型，进行对话推理。

2、ChatGLM26B本地部署的步骤如下：环境准备：项目克隆：首先，从GitHub或其他代码托管平台克隆ChatGLM26B的源代码。安装依赖：安装transformers库，torch版本推荐0以上以获得最佳推理性能。同时，安装GIT LFS并测试安装是否成功。

3、要开始使用ChatGLM2-6B，首先需要在智星云官网上租赁具有适当配置的机器，如RTX 3090-24G。登录后，通过管理员权限运行anaconda prompt，切换到虚拟环境并激活，然后导航到C盘的myglm文件夹，进一步进入ChatGLM2-6B的主目录（C：\ProgramData\myglm\ChatGLM2-6B-main）。

4、运行安装脚本：bash Anaconda3-20211-Linux-x86_6sh。验证安装：conda --version。创建并激活conda环境：创建环境：conda create -n gml2 python=8。激活环境：conda activate gml2。下载ChatGLM2-6B仓库：克隆仓库：git clone https：//github.com/THUDM/ChatGLM2-6B.git。

??《清华deepseek保姆级教程》104页ppt

核心内容亮点AI需求表达与提示词优化详细解析如何精准向AI模型（如DeepSeek、ChatGPT）描述需求，包括提示语设计、关键词选择及场景化应用，帮助用户从“不会提问”到“高效交互”。清华计算机系20年教学结晶首次公开大厂算法岗知识图谱，涵盖深度学习核心理论、工程实践及面试高频考点，适合系统学习或备考。

引导力：在与DeepSeek交互时，我们需要具备一定的引导力，能够清晰地表达自己的需求和意图，确保生成的内容符合我们的期望。整合力：将DeepSeek生成的内容与我们的现有知识和经验进行整合，可以创造出更具价值的内容。

行动指南今晚就用DeepSeek试接一单：从50元的小需求开始，逐步积累经验和口碑。留言领取资料：在评论区留言“接单”，免费领取《AI接单必备30个提问模板》，帮助你更好地与客户沟通和接单。资源推荐 DeepSeek使用手册：清华大学版DeepSeek使用手册出炉，附104页指南，帮助你快速上手。