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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、AI大模型并非越大越好?全面解析模型“瘦身”技术方案
3、基于自己数据微调LLama3并本地化部署
4、太通透了!大模型训练和推理优化技术最全汇总!
5、InsTag开放式标签集,量化SFT数据集的多样性和复杂性
6、ansys2022培训教程

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。

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AI大模型并非越大越好?全面解析模型“瘦身”技术方案

1、量化技术：通过降低参数的精度，减少存储空间需求，是一种简单有效的压缩方法。剪枝技术：精确识别和移除无用参数，实现模型规模的减少，同时保持功能完整。参数共享：寻找更小型替代函数，以减小参数量，从而降低模型复杂度。

2、作用看好AI的人会说YES，因为用不了几年AI真的会取代那些平庸的医生，会取代那些Below average（低于平均水平）的医生，但是暂时不会取代那些Above average（高于平均水平）的医生。不看好AI的保守医生会说NO，TA真的是发自内心的，天真地以为AI不会取代任何医生。

3、AISASA模型模型价值：电通公司针对互联网与无线应用时代消费者生活形态的变化，而提出的一种全新的消费者行为分析模型。强调各个环节的切入，紧扣用户体验，AISAS模型更符合互联网的特点，时效性强，但它和IDMA模型一样，缺乏量化标准，每一环节的效应不能通过数据进行反馈。

基于自己数据微调LLama3并本地化部署

微调Llama3，遵循官方教程调整。设置训练参数（利用lora微调，适当调整秩、学习率和训练步数）。训练模型，保存lora。使用llama.cpp合并模型，量化为4位gguf格式。安装llama.cpp，转换模型为f16 GGUF格式。将模型转换为q4_k_m格式。挂载谷歌云盘，复制模型至Google Drive。

基于自己的数据微调LLama3并本地化部署的步骤如下：准备数据：数据需按照LLama3要求的特定格式进行处理。可以自生成数据集，或者从GitHub、huggingface等资源下载预处理好的数据集。也可以借助ChatGPT等工具进行数据预处理。上传数据集至huggingface：将准备好的数据集上传至huggingface平台，便于后续操作。

本地Web Demo的部署流程如下：创建并配置环境：首先，创建一个conda环境llama3，设置Python版本为10，并激活该环境。接下来，下载必要的库。下载模型：在指定文件夹中，安装git-lfs依赖后，下载所需模型。或者，可以使用软链接的方式将InternStudio中的模型导入。

创建容器在OpenBayes平台上，选择一台搭载了RTX 4090显卡的1gpu实例。安装python10和cuda11环境，并完成容器的创建。下载并配置llamafactory源码从相关渠道下载llamafactory的源码。在容器中，通过命令安装llamafactory所需的模块，注意在安装过程中不要添加代理。

访问浏览器，通过http：//10.1：8080进入Open WebUI界面，注册并登录后即可体验与LLaMa3的交互。在聊天界面中选择模型并开始对话。对于需要API功能的情况，Open WebUI提供类似OpenAI的API接口。生成API Key并使用curl测试。由于模型运行于本地，数据存储在本地，隐私性得到了保障。

微调（Fine-Tuning）是定制模型的关键技术，它通过在预训练的基础上使用特定领域或任务的数据集进行训练，调整模型参数以适应特定需求。例如，Llama 3原生不支持中文，但通过微调，我们可以让它支持中文。微调过程包括基于预训练模型进行少量迭代训练，调整参数以优化特定任务的性能。

太通透了!大模型训练和推理优化技术最全汇总!

1、关键内容：DeepSpeed的ZeRO技术能够减少单卡的内存负担，通过数据并行和零冗余优化模型存储，提高训练效率。Torch FSDP + CPU Offloading：关键内容：FSDP可以优化内存使用，而CPU Offloading技术则能够动态地在GPU和CPU之间转移参数，以减轻GPU的负载。

2、DeepSpeed分布式训练： ZeRO技术减少单卡内存负担，通过数据并行和零冗余优化模型存储。Torch FSDP + CPU Offloading： FSDP优化内存使用，CPU offload动态地在GPU和CPU间转移参数。3D并行：除数据并行外，模型并行和流水线并行也是优化手段。

3、- **模型训练**：微调框架SWIFT已支持Qwen5全系列模型的微调和推理，以自我认知任务为例给出千问5-7b-chat模型的训练参数配置。- **训练参数配置**：ms-bench数据集、Loss收敛情况、训练的显存使用情况。- **训练后推理效果**：提供脚本进行推理。

InsTag开放式标签集,量化SFT数据集的多样性和复杂性

1、数据处理涉及人机协作打标和自动数据合成。人机协作阶段通过InsTag生成标签，人工筛选和改进，利用Self-Evolution进行数据生成，同时也包含人工标注。自动合成中，如Rejection Sampling和Execution Feedback用于筛选和验证数据，确保数据质量和任务相关性。

ansys2022培训教程

理论先行：根据你的研究或应用领域，学习相应的有限元理论。例如，如果是结构问题，需要学习结构有限元理论。理解有限元的基本原理和结论，而不仅仅是推导公式。例如，了解结构动力学和静力学的基本求解方程及其差异。深入学习ANSYS理论手册：获取并学习ANSYS Workbench的理论手册，如2021版，这可以是PDF格式或在线查看。

新建一个电压边界条件，方法是选择“Modeling”菜单下的“BoundaryConditions”。在“BoundaryConditions”窗口中，选择需要设置电压的表面或区域，然后选择“Voltage”作为边界条件类型。在“Voltage”选项中，将“Value”设置为一个符号表达式，例如“V(t)”。

双击安装程序，进入安装界面，左上角选择语言为中文，点击右侧第一项“安装ANSYS产品”。在软件使用授权协议界面，选择“IAGREE（我同意）”，点击“下一个”进入路径设置。在输入软件安装目录后面，点击“浏览”，选择安装路径，路径中不要包含中文字符，点击“下一个”。

首先，双击下载的安装包，启动安装程序，确保语言设置为中文，然后选择“安装ANSYS产品”选项。进入软件许可协议界面，勾选“我同意”，并点击“下一步”进入安装目录设置。避免在路径中使用中文字符，点击“浏览”自定义安装位置。

从用户体验的角度来看，ANSYS 2022 R2版本的操作界面更加直观和友好。无论是新手还是资深用户，都能快速上手并高效地完成仿真任务。此外，该版本还提供了丰富的教程和案例，帮助用户更好地理解和应用ANSYS软件。在实际应用中，ANSYS 2022 R2版本也表现出了强大的实用性。