chatgpt显卡多少个显卡几个g什么区别

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本文目录一览：

1、deepseek为什么会兴起
2、实操用Langchain,vLLM,FastAPI构建一个自托管的Qwen-7B-Chat
3、单个ai大模型训练耗电

deepseek为什么会兴起

DeepSeek的兴起主要源于技术突破、开源生态、本土化深耕、政策资本支持及差异化市场定位的综合作用。技术突破与成本优势奠定基础DeepSeek通过混合专家架构（MoE）和多头潜在注意力（MLA）机制，将显存占用降至传统模型的5%-13%，同时支持6710亿参数规模，显著提升计算效率。

DeepSeek突然爆火主要源于技术突破、精准踩中教育科技需求、资本与资源协同、高效市场策略以及政策与行业趋势的共振，具体分析如下：技术突破：生成式AI的差异化能力垂直领域深度优化：DeepSeek在特定领域（如教育、编程、数据分析）的生成式AI模型上取得突破，例如更精准的代码生成、数学解题或个性化学习方案。

DeepSeek爆火的核心原因在于其低成本、开源模式、创新算法及国产化属性，这些特点共同颠覆了传统大模型的发展路径，引发行业震动。具体分析如下：成本低：打破算力垄断，推动大模型“平民化”训练效率惊人：DeepSeek仅用2000张GPU卡就训练出媲美ChatGPT的大模型，成本仅为传统模型的1/20甚至更低。

DeepSeek之所以独特，是因为其在人的层面利用了全球化教育红利，培养了大量自闭环技术人才；在组织层面坚持0-1创新，通过独特的运作模式和平衡策略，保持了团队的创造力和灵活性。这种人与组织的结合，使DeepSeek在技术领域脱颖而出。

DeepSeek的兴起并非源于政府关系，而主要归功于其技术突破与模式创新。技术层面的突破：2025年DeepSeek通过训练成本优化和对标国际顶尖模型性能的技术路径，实现了对头部闭源大模型的超越。其用户可见的思维链功能和高程度开源策略，既保障了算法透明度又降低了行业准入门槛。

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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。