AI
大模型应用设计与实现指南
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1. 直接使用大模型面临的问题 输出不稳定性 生成式 AI 的特点之一,输出结果的多样性。同样一个问题,问大模型多次,可能会得到不同的答案。 这种输出的不确定性,在对话、创作场景下,会给用户带来惊喜。但在确定性要求比较高的场景下,大模型进入不了采纳阶段。 数

OpenAI Vs Azure OpenAI API
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由于定价和限制会随时间变化,本文仅供撰写当前时间参考。 1. 术语 RPM (requests per minute) 每分钟请求次数 RPD (requests per day) 每天请求次数 TPM (tokens per minute) 每分钟 Token 数 TPD (tokens per day), 每天 Token 数 在 https://platform.openai.com/tokenizer 可以根据文本查询对应的 token 数。在 https://github.com/openai/tiktoken/blob/main/tiktoken/model.py 可以发现 text-embedding-ada-002 与 gpt-3.5、gpt-4 的词表都是 cl100k_bas

我在给 Ops 工具写 Copilot
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1. 什么是 Ops 工具 https://www.chenshaowen.com/ops/ 是我日常运维最频繁使用的工具之一。 运维机器,我可以复用之前的脚本,批量进行操作。 运维集群,我可以复用之前的脚本,不用登录节点也可以操作机器。 如果遇到新的运维问题,我会马上编写 Task Yaml 对操作进行固化,方便下一次复用。 Ops 的核心操作是

使用 CPU 推理 llama 结构的大模型
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1. 本地容器运行 启动 LLM 1 docker run --rm -p 8000:8000 shaowenchen/chinese-alpaca-2-7b-gguf:Q2_K 在 http://localhost:8000/docs 页面即可看到接口文档,如下图: 部署一个简单的 Chat UI 这里需要注意的是 OPENAI_API_HOST 参数,需要设置为你的宿主机 IP 地址,而不是 localhost 127.0.0.1,否则无法访问。 1 docker run -e OPENAI_API_HOST=http://{YOUR_HOST_IP}:8000 -e OPENAI_API_KEY=random -p 3000:3000 ghcr.io/mckaywrigley/chatbot-ui:main 页面效果如下: 2. K8s 快速部署 部署 LLM 应用 kubectl create

大模型部署工具 llama.cpp
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1. 大模型部署工具 llama.cpp 大模型的研究分为训练和推理两个部分。训练的过程,实际上就是在寻找模型参数,使得模型的损失函数最小化,推理结果最优化的过程。训练完成之后,模型的参数就固定了,这时候就可以使用模型进行推理,对外提供服务。 llama.cpp 主要解决的是推理过程