chatgpt托管业务 托管业务的职责

本文目录一览：

• 1、阿里再现“巨变”:改革已无退路
• 2、一款神器代码解释器open-interpreter
• 3、如何将聊天记录的文件发给ai
• 4、实操用Langchain,vLLM,FastAPI构建一个自托管的Qwen-7B-Chat

阿里再现“巨变”:改革已无退路

1、阿里已经进入无路可退的“改革深水期”，在改革过程中可能会伴随着曲折、矛盾，甚至短期会出现倒退，但企业只能前进，因为已经没有后退余地。

2、十2012年，一月：淘宝商城宣布更改中文名为天猫，加强其平台的定位 。六月：阿里巴巴网络有限公司正式从香港联交所退市 。七月：阿里巴巴集团宣布将现有子公司的业务升级为阿里国际业务、阿里小企业业务、淘宝网、天猫、聚划算、一淘和阿里云七个事业群。

3、阿里为何连跌：阿里近期股价暴跌核心原因在于两点，一是蚂蚁集团上市被叫停，其次是全新的反垄断指南出台。

4、不是我已成名在已无退路，是我欲成冰再也无退路。出自《游山恋》。《游山恋》是由海伦作词、作曲，海伦演唱的歌曲，发行于2020年6月2日。收录于同名专辑《游山恋》中。

一款神器代码解释器open-interpreter

1、open-interpreter是一款开源的本地代码解释器 open-interpreter是一款在Github上发现的开源工具，它允许用户直接在终端中本地运行代码解释器。这款工具的主要特点是其开源性和本地运行的能力，为用户提供了一个灵活且功能强大的代码解释环境。

2、OpenCodeInterpreter是一个用于生成、执行和迭代优化代码的开源系统，它集成了执行反馈和人类反馈，显著改善了代码生成的效果。以下是对OpenCodeInterpreter的详细介绍，包括其背景、Code-Feedback数据集的构造、实验设置以及结果。

3、Code Interpreter的开放 另一个值得关注的消息是Code Interpreter的开放。Code Interpreter是OpenAI推出的一项新功能，它允许开发者在GPT模型中直接运行代码并获取结果。这一功能对于开发者来说非常实用，可以大大提高编程效率和准确性。据OpenAI透露，Code Interpreter将从下周开始对Plus用户开放。

4、使用这些内置工具会产生额外费用，具体费用如下：代码解释器 (Code Interpreter)：每次会话0.03美元。文件搜索存储 (File Search Storage)：每天每GB 0.10美元（每天1GB免费）。文件搜索调用 (File Search Tool Call)（仅限Responses API）：每1000次调用50美元。

如何将聊天记录的文件发给ai

将聊天记录文件发送给AI需通过导出、转换、传输三步完成，具体操作如下：导出聊天记录文件微信聊天记录导出 文档传输助手（微信V0.32+）：进入「我-服务-小程序-文档传输助手」，支持将2000条以内聊天记录整合为可搜索的PDF文件，便于后续处理。

数据迁移：使用微信自带的“聊天记录迁移”功能同步到电脑（仅支持Windows 10/11）。一键解析：打开MemoTrace，自动识别微信路径，选择聊天对象，点击“开始提取”。支持还原：拍一拍、撤回消息、转账记录等均可还原。花式导出格式：HTML仿微信界面怀旧，PDF打印成纪念册，CSV分析特定信息。

查看聊天记录：打开Tofai app后，首先进入与特定AI角色的聊天界面。在这个界面中，您应该能够看到与该AI角色的过往聊天记录。这些记录通常是自动加载并显示的，无需额外操作。如果Tofai app提供了“记忆簿”或类似的功能，您可能需要在聊天界面的某个菜单或设置中找到它。

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

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。

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。

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。安全性提醒：设置一个既安全又独特的api-key密码，避免使用简单粗暴的密码。

TensorRT-LLM，由Nvidia设计的开源框架，专为提升生产环境中大型语言模型性能而生。基于TensorRT深度学习编译框架，它结合了FastTransformer高效内核和NCCL设备间通讯，尤其适合大公司如Anthropic、OpenAI和Anyscale等规模化服务用户。相较于vLLM和TGI等框架，TensorRT-LLM通过深度优化，克服了在生产扩展上的限制。