【大模型】如何确保负责任地开发和部署 LLM?
确保负责任地开发和部署LLM 引言 随着大语言模型(LLM)的发展和普及,如何确保其负责任地开发和部署成为了一个重要问题。负责任地开发和部署LLM不仅涉及到技术层面的考量,还涉及到伦理、法律、社会等多个方面的问题。本文将对如何确保负责任地开发和部署LLM进行详细分析。 数据隐私和安全 在开发和部署L...
【大模型】在实际应用中大规模部署 LLM 会带来哪些挑战?
大规模部署LLM的挑战与解决方案 数据隐私与安全挑战 大规模部署LLM时,面临的首要挑战之一是数据隐私与安全问题。LLM的训练和部署通常需要大量的文本数据,其中可能包含用户的敏感信息。确保用户数据的隐私和安全,防止数据泄露和滥用,是一个重要的挑战。解决这一挑战的方法包括采用数据加密技术、安全多方计算...
LLM资料大全:文本多模态大模型、垂直领域微调模型、STF数据集、训练微调部署框架、提示词工程等
LLM资料大全:文本多模态大模型、垂直领域微调模型、STF数据集、训练微调部署框架、提示词工程等 自ChatGPT为代表的大语言模型(Large Language Model, LLM)出现以后,由于其惊人的类通用人工智能(AGI)的能力,掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。尤其是以Ch...
请问哪种LLM模型适合本地化部署和与自动化设备设计结合?
请问哪种LLM模型适合本地化部署和与自动化设备设计结合?
魔搭社区牵手FastChat&vLLM,打造极致LLM模型部署体验
引言FastChat是一个开放平台,用于训练、服务和评估基于LLM的ChatBot。FastChat的核心功能包括:优秀的大语言模型训练和评估代码。具有Web UI和OpenAI兼容的RESTful API的分布式多模型服务系统。vLLM是一个由加州伯克利分校、斯坦福大学和加州大学圣迭戈分校的研究人...
魔搭社区LLM模型部署实践, 以ChatGLM3为例(一)
魔搭社区LLM模型部署实践, 以ChatGLM3为 例本文以ChatGLM3-6B为例, 主要介绍在魔搭社区如何部署LLM, 主要包括如下内容:● SwingDeploy - 云端部署, 实现零代码一键部署● 多端部署 - MAC个人笔记本, CPU服务器● 定制化模型部署 - 微调后部署一 、 S...
魔搭社区LLM模型部署实践, 以ChatGLM3为例(二)
二 、多端部署-以ChatGLM3+个人Mac电脑为例魔搭社区和Xinference合作, 提供了模型GGML的部署方式, 以ChatGLM3为例。Xinference支持大语言模型, 语音识别模型, 多模态模型的部署, 简化了部署流程, 通过一行命令完 成模型的部署工作 。并支持众多前沿的大语言模...
魔搭社区LLM模型部署实践 —— 以ChatGLM3为例
本文将以ChatGLM3-6B为例,介绍在魔搭社区如何部署LLM,主要包括如下内容:SwingDeploy - 云端部署,实现零代码一键部署多端部署 - MAC个人笔记本,CPU服务器定制化模型部署 - 微调后部署SwingDeploy&n...
在阿里函数计算中,求LLM API部署后调用文档或视频,现在只得到一个FastAPI页面,为什么呢?
在阿里函数计算中,求LLM API部署后调用文档或视频,现在只得到一个FastAPI页面,网页内用try it out也一直失败
在阿里函数计算中,部署成功llm api后如何从客户端调用?
在阿里函数计算中,部署成功llm api后如何从客户端调用?
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
产品推荐
最佳实践