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我想利用现有的20万条政务相关数据,基于qwen2.5 70B大模型构建自己的政务服务大模型,该如何做,请给出具体实现流程,谢谢!

Answer

以下是基于 qwen2.5 70B 大模型利用 20 万条政务相关数据构建政务服务大模型的大致流程:

  1. 数据准备:对 20 万条政务相关数据进行清洗、预处理和标注,使其适合模型学习。

  2. 模型选择与下载:选择 qwen2.5 70B 大模型,并按照相关说明进行下载。

  3. 本地部署:

    • 启动 OpenAI 兼容的 API 服务,根据硬件配置设置相关参数,如 --tensor-parallel-size(设置使用的 GPU 数量)、--max-model-len(定义最大输入序列长度)、--max-num-batched-tokens(设置 Chunked Prefill 的块大小)、--max-num-seqs(限制并发处理的序列数量)。
    • 遇到问题可参考Troubleshooting相关内容。
  4. 与模型交互:可以使用 Curl 或 Python 等方法与部署的模型进行交互,对于更高级的使用方式,可以探索如Qwen-Agent之类的框架。

  5. 模型训练:模型训练是一个复杂且计算量极大的过程,需要大量的计算资源和时间。

需要注意的是,构建大模型是一个复杂的任务,需要具备一定的技术知识和经验。在实际操作中,可能会遇到各种问题,需要不断调试和优化。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

本地部署资讯问答机器人:Langchain+Ollama+RSSHub 实现 RAG

Gemma:Gemma是由Google推出的轻量级模型,Google表示,“Gemma 2B和7B与其他开放式模型相比,在其规模上实现了同类最佳的性能。”本次开发,下载的是7B模型。Mistral:Mistral是由欧洲法国Mistral AI团队推出的大模型,该模型采用了分组查询注意力(GQA)以实现更快的推断速度。本次开发,下载的是7B模型。Mixtral:Mixtral也是由Mistral AI团队推出的大模型,但Mixtral是一个8*7B的MoE模型,在大多数基准测试中都优于Llama 2 70B和GPT-3.5。Qwen:Qwen(通义千问)是由阿里巴巴推出的大模型,本次开发,下载的是7B模型。万物皆可RSS巧妇难为无米之炊。不管是获取日常新闻,还是获取A股行情,都需要有稳定靠谱的数据源。大家可能第一时间会想到爬虫,但自己去搭建和维护这样一个爬虫系统还是比较麻烦的。有没有其他更好的方式呢?这就需要用到「上古神器」RSS了!大家可能会觉得RSS已经过时了。现如今,打开手机,今日头条、微博、微信等APP时不时就会给你推送最新的资讯,日常生活工作好像没有用到RSS的场景。确实,大部分情况下,我们想要获取资讯,手机APP基本够用了。但是,如果你想针对一些特定的需求,需要从某些网站上获取最新通知或相关信息呢?比如,获取https://openai.com/blog的最新更新获取https://www.producthunt.com每天的热门产品获取https://github.com/trending每天的热门开源项目

通义千问发布一个模型开源两个模型-一个AI视觉智能体能力大幅增强,一个百万Tokens处理速度提升近7倍

使用以下命令启动服务,根据你的硬件配置进行设置:参数说明:--tensor-parallel-size设置为您使用的GPU数量。7B模型最多支持4个GPU,14B模型最多支持8个GPU。--max-model-len定义最大输入序列长度。如果遇到内存不足问题,请减少此值。--max-num-batched-tokens设置Chunked Prefill的块大小。较小的值可以减少激活内存使用,但可能会减慢推理速度。推荐值为131072,以获得最佳性能。--max-num-seqs限制并发处理的序列数量。如果遇到问题,请参考[Troubleshooting](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-1M#troubleshooting)相关内容。[heading3]4.与模型交互[content]你可以使用以下方法与部署的模型进行交互:选项1.使用Curl选项2.使用Python其他选项对于更高级的使用方式,可以探索如[Qwen-Agent](https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent/tree/main)之类的框架。Qwen-Agent使模型能够读取PDF文件或获得更多功能。

文章:Andrej Karpathy 亲授:大语言模型入门

因此,您只需要这两个文件和一台MacBook,就可以构成一个完全独立的系统,无需连接互联网或其他设施。您可以编译C代码,得到一个可以指向参数文件的二进制文件,然后与语言模型进行交互。例如,您可以请求模型创作一首关于Scale.ai公司的诗,模型将根据指令生成文本。我之所以选择Scale.ai作为例子(您会在整个讲座中看到),是因为我最初的讲座是在Scale.ai主办的活动中进行的,因此我在整个讲座中都使用了它们的例子。在视频中,我展示的是一个运行70亿参数模型的例子,而不是700亿参数的模型,因为后者的运行速度会慢大约10倍。我的目的是让您了解文本生成的过程和外观。LLM训练当我们谈论获取这些参数时,我们面临的是一个计算复杂性问题。那么,我们是如何获得这些参数的呢?尽管run.c文件中的内容、神经网络架构以及前向传播等都可以通过算法理解和开放,但真正的魔法在于参数的获取。模型训练比模型推理要复杂得多。模型推理可以简单地在MacBook上运行,而模型训练则是一个计算量极大的过程。我们所做的可以被理解为对互联网的一大块内容进行压缩。Llama2 70B作为一个开源模型,我们对其训练方式有很多了解,因为Meta在论文中发布了相关信息。训练过程涉及大约10TB的文本,通常来源于互联网的抓取。您需要大量的互联网资源和一个GPU集群,这些专业计算机用于执行如神经网络训练这样的繁重计算任务。您需要大约6000个GPU,运行约12天,费用大约200万美元,以将这一大块文本压缩成类似于zip文件的形式。这些参数文件大约140GB,压缩比大约是100倍。但这不是无损压缩,而是有损压缩,我们得到的是训练文本的一种格式塔,而不是原始文本的完整副本。

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政务智能体
政务智能体是一种在政务领域应用的智能体形式。 决策智能体方面,例如 Anterior 公司开发的临床决策引擎用于自动化理赔提交审核,将付款方规则转换为有向无环图,智能体遍历决策树并利用语言模型评估相关临床文件是否符合规则,在复杂任务中选择最佳方法并更新状态直至最终确定。其他领域如 Norm AI 为监管合规打造智能体,Parcha 为 KYC 建立智能体。 在功能实现上,有的智能体通过工作流实现,如采用单 Agent(工作流模式),按照市场分析报告内容划分分支处理,包括文本处理节点、必应搜索节点、LinkerReader 节点、代码节点、大模型节点和结束节点等,以发挥并行处理效率。 在搭建智能体时,需输入人设等信息,并配置相关工作流,同时注意工作流中某些节点的使用限制,如避免直接发布消耗个人资源的节点,可将相关输入作为工作流开始的输入由用户自行购买后使用。
2025-03-25
AI除了政务还可以应用在哪些方面
AI 的应用领域非常广泛,除政务外,还包括以下方面: 1. 医疗保健:辅助疾病诊断、医疗影像分析、药物研发等。 2. 金融服务:风险评估、欺诈检测、投资决策等。 3. 教育领域:个性化学习、智能辅导、教学资源推荐等。 4. 制造业:质量检测、生产流程优化、设备维护预测等。 5. 交通运输:自动驾驶、交通流量预测、物流优化等。 6. 市场营销:客户细分、精准营销、市场趋势预测等。 7. 娱乐产业:游戏开发、内容创作、虚拟角色等。 8. 农业:作物监测、病虫害预测、农业资源管理等。
2025-03-05
如何用AI构建政务模型
以下是关于如何用 AI 构建政务模型的相关信息: 行业、学术界、研究组织和全球合作伙伴正在寻找解决基础模型监管相关挑战的方法。例如,基础模型的开发者正在探索将对齐理论嵌入模型的方式,政府需要与 AI 研究社区密切合作,利用研究见解并完善监管框架。 英国致力于提升在基础模型方面的能力。基础模型是一种新兴的通用 AI 类型,训练数据量大,能适应多种任务,其快速发展给政府监管带来新挑战。 需建立一个中央职能,支持单个监管机构的视野扫描活动,以实现可适应、协作和值得信赖的监管机制。该职能有助于建立一个能适应新兴趋势、召集合作伙伴共同识别趋势,并确保监管框架能应对新兴趋势的监管制度。 要确保与国际监管框架的互操作性,包括监测英国原则与国际监管方法、保证和/或风险管理以及技术标准之间的一致性,支持跨境协调与合作。此职能对于实现促进创新的监管制度至关重要,能确保英国创新者可进行国际交易,英国公司能吸引海外投资。
2025-02-27
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面: 1. 在“五津:一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中,针对用户选择的主题和回答,总结用户的创作意图,如“打工猫摸鱼的 2 小时,在巴厘岛能看一场日落”,并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词,以数组形式输出到“tishici”,将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树:智能对决:提示词攻防中的 AI 安全博弈”中,系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意;模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能,开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词,加入安全引导和禁止内容等;输出侧可使用传统防御和内容过滤手段,并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外,还提到间接注入和提示词泄露的情况,间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时,攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击;提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词,大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段,通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash,这3个视觉理解大模型哪个最厉害?
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍: 版本:有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势: 视觉理解能力:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力:支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。 万物识别:擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位:采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位,支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解:提升 OCR 识别能力,增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析:设计了更全面的文档解析格式,称为 QwenVL HTML 格式,能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解:引入动态帧率(FPS)训练和绝对时间编码技术,支持小时级别的超长视频理解,具备秒级的事件定位能力。 开源平台: Huggingface:https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope:https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat:https://chat.qwenlm.ai 然而,对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型,目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容,因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看,其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:它不仅支持文生视频、图生视频,还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。擅长万物识别,能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:不仅支持文生视频、图生视频,是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元:语义理解能力出色,能精准还原复杂的场景和动作,如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5:全球最快的 AI 视频生成模型,Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频,最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能,具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面,较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型,它将图像理解和生成统一在一个模型中;还有通义千问的视觉理解模型,其价格有较大降幅。此外,Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型,在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型,因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点: 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验,具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接,产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务,适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景,如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点: 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情,全靠用户脑补,导致用户上头期短,疲劳度高,长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题(如公司制度、人员信息等)。 4. 无法及时获取最新信息(如实时天气、比赛结果等)。 5. 无法准确回答专业问题(如复杂数学计算、图像生成等)。
2025-04-14
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些,是参数?推理能力?还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面: 1. 视频生成能力:如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频,相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能:更小的模型能驱动更强的性能,如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM,到 2024 年,参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力:尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能,但在一些需要逻辑推理的问题上,如算术和规划,尤其在超出训练范围的实例上,这些系统仍存在问题。 4. AI 代理:在短时间预算设置下,顶级 AI 系统得分高于人类专家,但随着时间预算增加,人类表现会超过 AI。 5. 算法变革:如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现,其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率,同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能,其训练过程聚焦于强化学习,提升了模型的推理能力。
2025-04-14
2025年4月以来有什么突破性的ai技术?
以下是 2025 年 4 月以来的一些突破性 AI 技术及相关进展: 在图片和超短视频的精细操控方面,包括表情、细致动作以及视频与文字的匹配有了新的突破。 有一定操控能力的生成式短视频在风格化和动漫风方面最先成熟,真人风格稍晚。 AI 音频能力有长足进展,带感情的 AI 配音基本成熟。 “全真 AI 颜值网红”出现,可以稳定输出视频并直播带货。 游戏 AI NPC 有里程碑式进展,出现新的游戏生产方式。 AI 男/女朋友聊天基本成熟,在记忆方面有明显突破,能较好模拟人的感情,产品加入视频音频,粘性提升并开始出圈。 实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 AI Agent 有明确进展,办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。 2025 年 4 月的具体进展包括: 真格基金的戴雨森认为,AI 时代即将迎来各行业的“李世石时刻”。OpenAI 的 o1 和 DeepSeek 的 R1 模型分别在后训练和开源创新方面展现了强大潜力,推动了强化学习的应用。 马斯克在最新演讲中警告 AI 可能只是为取悦企业而非追求真相,并强调教育中 AI 的个性化应用将深远影响学习。他预测特斯拉 Robotaxi 将在 6 月实现完全自动驾驶,同时期待神经连接技术能帮助失明者重见光明。 此外,《人工智能指数报告 2025》(AI Index Report 2025)由斯坦福大学人工智能研究院(HAI)发布,报告涵盖了 AI 在技术性能、经济影响、政策治理、教育、公众舆论、科学与医学等多个维度的最新进展。关键发现包括:AI 技术性能持续突破,在新设立的高难度基准测试上表现大幅提升;AI 日益融入日常生活,如 FDA 批准的 AI 医疗设备增多,自动驾驶服务扩展;企业全面拥抱 AI,美国私营 AI 投资增加,使用 AI 的企业比例上升;中美 AI 竞争加剧,美国主导 AI 模型数量,中国模型在质量上迅速追赶;负责任 AI(RAI)发展不均。报告地址:https://hai.stanford.edu/aiindex/2025aiindexreport 。
2025-04-13
200万字大模型
以下是关于大模型的相关信息: 4 月 6 日的 XiaoHu.AI 日报中提到:支持文本+图像+视频输入,采用 early fusion 技术整合多模态数据。Scout 支持 1000 万上下文,适合处理超长文本和复杂推理任务;Maverick 有 100 万上下文,长记忆优势适配多场景替代 RAG;Behemoth 是 2 万亿参数级别的大模型在训,已超越 GPT4.5 在 STEM 表现。相关详细介绍及评测的链接为: 。 在质朴发言:大模型未来发展:RAG vs 长文本,谁更胜一筹?|Z 沙龙第 8 期中提到:随着大模型上下文窗口长度不断增加,各个厂商对于文本生成模型呈现出“军备竞赛”的态势。目前,主流的文本生成模型是聊天模型,比如 GPT、Claude 3 等,也有少部分 Base 模型,例如 Yi34 开源模型。两位技术研究人员分享了他们对于大模型的看法:用户使用最多的是 GPT,但对外开放的版本性能较差,用户交互端无法传输大文件,只能通过 API 接口上传。月之暗面的 Kimi 模型大海捞针测试分数很高,但实际使用效果没有达到理想状态。百川 192K 的闭源模型,对于 6 万字的长文本,其表现的推理能力和回答效果很优秀。各种长文本的跑分数据,最高的是 Claude 3 模型。
2025-04-09
2025年AI研究报告
以下是为您提供的 2025 年 AI 研究报告相关信息: Gartner:《生成式 AI 时代下科技产品的重要发展机遇》(2024/10/16) 强调了生成式 AI 技术对对话式 AI 和科技产品创新的显著影响。 预计到 2025 年,生成式 AI 将嵌入 80%的对话式 AI 产品中,推动市场营收大幅增长。 建议技术供应商积极把握机遇,通过理解市场动态、技术成熟度和市场接受度来调整策略。 生成式 AI 的四大关键能力—对话式 AI、AI 代理、合成数据和个性化—能够提升产品价值和客户体验。 提出了将生成式 AI 功能添加到产品中的四个关键步骤,并强调了独立软件供应商在企业应用中嵌入生成式 AI 能力的趋势。 如需下载研究报告,。 甲子光年:2025 DeepSeek 开启 AI 算法变革元年(2025/02/05) DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现,其通过优化算法架构,显著提升了算力利用效率,打破了算力至上的传统认知。 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能。 报告强调 2025 年是算法变革的元年,DeepSeek 的推理模型开启了算法变革,其训练过程聚焦于强化学习,提升了模型的推理能力。 非 Transformer 架构的算法模型成为新的发展方向,如 LFM 架构模型性能超越同等规模的 Transformer 模型。 如需下载研究报告,。 安永:数据+AI 开启经验规模化复制时代(2023/12/19) 人工智能正在经历新的发展浪潮。 某头部公司正在转向 AI Agents 支持平台,结合第 4 代人工智能模型与专业语料库以实现业务创新。 AI Agents 有望为商业领域注入新活力,展示人工智能的潜力和商业价值。 随着平台的发展,新的 AI Agents 涌现,提供专业化、高端化、个性化、规模化、持续化的服务。 人工智能的革新涵盖了生成内容(AIGC)和生成服务(AIGS)的领域。 保险行业面临挑战,AI 的突破为其带来新的应对方向。 知识星球下载: 弘则研究:2023 生成式 AI 驱动向量数据库加速发展(2023/12/18) 向量数据库潜在市场空间是传统结构化关系型数据库的数倍达到千亿美元。 据信通院统计数据,全球数据库市场规模在 2020 年为 671 亿美元,到 2025 年有望达到 798 亿美元,CAGR 3.5%估算关系型数据库全球龙头 Oracle 收入规模小几百亿美元。 仅考虑现有非结构化数据的向量化处理,估算需要的存储空间增量为之前的数倍。 未来随着生成式 AI 应用增量数据的爆发对于向量数据库的需求会更大。 报告下载地址:
2025-04-09
有哪些完整综观地阐述了2022年到2025年AIGC相关技术和在设计领域的应用发展的研究报告
以下是为您找到的一些可能符合您需求的研究报告: 1. 月狐数据联合发布的《AI 产业全景洞察报告 2025》,深入分析了全球及中国人工智能产业的发展现状、全景图谱及企业出海情况。指出全球 AI 产业保持 19.1%的年均增长率,2024 年第三季度交易数量达 1245 笔,融资规模显著提升。美国在 AI 领域融资和应用市场中占据主导地位,中国紧随其后,2024 年一季度大模型规模占全球的 36%。国内 AI 企业出海呈现增长趋势,工具类和图像处理类应用在海外市场受欢迎,但东南亚和东亚地区付费习惯尚未形成。还展示了 AI 在各行业的应用现状,包括智慧医疗、智慧教育、企业服务等,强调了 AIGC 技术在提升用户体验和推动产业发展中的关键作用。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/DFqRrh4kqeqaIFchKtocVwVkn2d 2. 甲子光年的《2025 具身智能行业发展研究报告:具身智能技术发展与行业应用简析》,指出具身智能作为具备物理载体的智能体,强调通过与环境的交互实现智能行为,是人工智能与机器人技术的深度融合。当前,具身智能正处于技术萌芽期,受大模型技术推动成为热点,但在数据采集、模型泛化、技术路线等方面仍面临挑战。报告分析了具身智能的发展背景、现状及应用场景,认为中国在具身智能领域已走在国际前列,具备庞大的市场需求、完善的产业集群和良好的政策支持。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/TERPru4Jee7Gzbcu54WcUjsXnJh 3. 智能纪要:【跨界·未来】AIGC×视觉交互工作坊 Part1:AI 应用前瞻 2025 年 3 月 11 日。涵盖了 AI 在艺术创作中的应用与探索,包括 Lora 模型训练素材、模型训练比赛、Checkpoint 模型、线上与本地工作流、学习资源推荐、AI 创作挑战、装置艺术脉络、机械装置艺术理论、国内外装置艺术区别、AIGC 艺术尝试、机械进化与装置创作等方面。
2025-03-31
有哪些完整综观地阐述了2022年到2025年AIGC相关技术和应用发展的研究报告
以下是一些完整综观地阐述了 2022 年到 2025 年 AIGC 相关技术和应用发展的研究报告: 1. 月狐数据联合发布的《AI 产业全景洞察报告 2025》,深入分析了全球及中国人工智能产业的发展现状、全景图谱及企业出海情况。指出全球 AI 产业保持 19.1%的年均增长率,2024 年第三季度交易数量达 1245 笔,融资规模显著提升。美国在 AI 领域融资和应用市场中占据主导地位,中国紧随其后,2024 年一季度大模型规模占全球的 36%。国内 AI 企业出海呈现增长趋势,工具类和图像处理类应用在海外市场受欢迎,但东南亚和东亚地区付费习惯尚未形成。还展示了 AI 在各行业的应用现状,强调了 AIGC 技术在提升用户体验和推动产业发展中的关键作用。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/DFqRrh4kqeqaIFchKtocVwVkn2d 2. 甲子光年的《2025 具身智能行业发展研究报告:具身智能技术发展与行业应用简析》,指出具身智能作为具备物理载体的智能体,强调通过与环境的交互实现智能行为,是人工智能与机器人技术的深度融合。当前,具身智能正处于技术萌芽期,受大模型技术推动成为热点,但在数据采集、模型泛化、技术路线等方面仍面临挑战。分析了具身智能的发展背景、现状及应用场景,认为中国在具身智能领域已走在国际前列,具备庞大的市场需求、完善的产业集群和良好的政策支持。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/TERPru4Jee7Gzbcu54WcUjsXnJh 3. Celent 的《利用 AI 在支付领域的优势》,讨论了生成式人工智能的潜力和银行业对此的积极探索,并预测 AI 将在提高支付处理效率和创造新的收入流方面发挥关键作用。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/Cwtnr6KSIeL8JDcmljZcc55onPx 4. 华西证券的 AIGC 行业深度报告(14):《从英伟达到华为,零部件迎来大机遇》,英伟达的新一代 GPU 架构将带来零部件的升级,同时,华为的昇腾 910C 芯片和 Atlas 900 SuperCluster 展示了国产算力集群的潜力。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/UXR3rwzGSe92xLcLqFmcRpnhnUc 5. 《2024 端到端自动驾驶行业研究报告》,通过访谈 30 余位专家,分析了端到端技术的发展、主要参与者、驱动力和挑战。预计到 2025 年,模块化端到端系统将开始商业化应用,推动技术、市场和产业格局的变革。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/QBnRra7VfexdazctR1Acc5YGn6d 6. 微软的《释放英国的 AI 潜力:利用 AI 促进经济增长》,英国拥有先进的科技行业和数字优势,但与其他国家相比领先优势有限,英国面临基础设施、数字技能和数字技术采用的瓶颈。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/K1bfraBc7eMFvOc1T21cto8rnhh
2025-03-31
我是一位程序开发小白,不会用代码开发程序。我现在有一台安装Window 11操作系统的笔记本电脑,配置为14代i7CPU、32G内存、1TB硬盘、1张RTX4070显卡。我想部署一套本地的大模型+智能体+知识库。我要怎么样才能实现无代码部署,请列出详细的安装步骤。
以下是为您提供的无代码部署本地大模型、智能体和知识库的详细安装步骤: 1. 硬件评估:您的笔记本电脑配置为 14 代 i7 CPU、32G 内存、1TB 硬盘、1 张 RTX4070 显卡,基本满足部署要求。但需要注意,运行内存最低 32GB,越高越好,最低配可能会经常爆显存。建议将软件和模型部署在 SSD(固态硬盘)上,以提高加载模型的速度。 2. 选择合适的部署工具:ComfyUI 是一个相对配置要求较低、系统资源占用少、出图速度快的工具。它最低可在小于 3G 的 GPU 上运行,甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以,但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置,最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存,12GB 流畅运行,推荐 16GB 以上。 3. 安装准备:如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏,那么运行相关部署工具一般也没问题。 4. 预算和需求:根据您的需求和预算来选择合适的配置。例如,如果有做 AIGC 视频、建模渲染和炼丹(lora)的需求,可能需要更高的配置。 请注意,以上步骤仅为参考,实际部署过程可能会因具体情况而有所不同。
2025-03-26
r1-1.5b,7b,32b,70b的区别在哪
以下是关于 r11.5b、7b、32b、70b 区别的一些信息: 在模型规模方面,不同规模的模型具有不同的特点和应用场景。 从一些访谈和相关介绍来看: 小型模型(如 1.5b)在某些特定应用中可能已经足够好,并且成本相对较低,但在处理复杂任务和解锁新的有价值应用方面可能有限。 较大的模型(如 7b、70b)通常能够提供更强大的性能和能力,例如在提供良好的法律建议等任务中可能表现更出色。但大模型的成本也相对较高,并非所有应用都能证明其成本的合理性。 以 Qwen 2 为例,不同规模的模型具有不同的性能和处理能力: Qwen20.5B、Qwen21.5B 可处理 32k 上下文。 Qwen27B 可处理 128k 上下文。 像 baichuan7B 这样的 70 亿参数模型,在标准的中文和英文权威 benchmark 上均取得同尺寸最好的效果,支持中英双语,上下文窗口长度为 4096。 总之,不同规模的模型在性能、成本、适用场景等方面存在差异,需要根据具体需求来选择合适的模型。
2025-02-26
对于70后,学ai,怎么学
对于 70 后学习 AI,以下是一些建议: 1. 明确学习目标:确定自己学习 AI 的具体方向和应用场景,例如是对 AI 绘画感兴趣,还是希望将 AI 应用于工作中的数据分析等。 2. 基础知识学习:可以通过在线课程、书籍等途径,学习数学(如线性代数、概率论)、编程(如 Python)等基础知识。 3. 选择适合的学习路径:可以参考成功的案例,如 AI 教父辛顿的经历。辛顿在多次尝试和坚持后,最终在神经网络领域取得成就。 4. 关注行业动态:了解 AI 在教育等领域的最新应用和发展趋势,例如未来教育中 AI 与人类教师的协作方式,以及个性化学习的普及。 5. 实践与应用:通过实际项目或案例进行练习,将理论知识应用到实际中。 需要注意的是,学习 AI 是一个长期的过程,需要保持耐心和坚持不懈的精神。
2024-12-11
NVIDIA Graphics Device with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90 compute_37. If you want to use th
您好,出现“NVIDIA Graphics Device with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90 compute_37.”这种情况,意味着您所使用的 NVIDIA 显卡的 CUDA 计算能力(sm_120)与当前安装的 PyTorch 版本不兼容。当前安装的 PyTorch 支持的 CUDA 计算能力为 sm_37 至 sm_90 以及 compute_37 。您可能需要重新安装与您显卡 CUDA 计算能力相匹配的 PyTorch 版本,或者升级您的显卡驱动程序来解决此兼容性问题。
2024-11-30
如何让COMFYUI使用我的INTEL A770显卡?
要让 ComfyUI 使用您的 INTEL A770 显卡,以下是一些相关的步骤和信息供您参考: 首先,ComfyUI 本地安装的方法主要有以下几种: 1. 命令行安装: 如果您已经安装过 SD WebUI,可以跳到第二步。首先需要打开系统 Terminal,不同系统的 Terminal 可能有所不同。 Windows 用户:建议在有 NVIDIA 显卡的电脑上使用。需要下载 Miniconda3,输入相关命令进行安装,然后安装 pytorch 的 nightly 版本。 Mac 用户:安装需要根据电脑芯片不同输入不同代码。下载 Miniconda3 并输入相关命令进行安装,最后安装 pytorch。 2. 安装包安装:仅支持 Windows 系统且显卡必须是 Nivida。下载地址是,下载最新版本解压即可使用。 关于 ComfyUI 的硬件配置: ComfyUI 相比 WebUI 配置更低、系统资源占用更少、出图速度更快,最低可在小于 3G 的 GPU 上运行,甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行,但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置,最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存,12GB 流畅运行,推荐 16GB 以上。运行内存最低 32GB,越高越好,最低配会经常爆显存。玩 SDwebui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上的显存的 NVIDIA 显卡,内存在 16G 以上。硬盘会影响加载模型的速度,最好把软件和模型部署在 SSD 上。 需要注意的是,目前 ComfyUI 对于 INTEL A770 显卡的支持情况可能不太明确,您可能需要根据实际情况进行尝试和调整。
2024-10-10