1、有個(gè)大模型項(xiàng)目，可以采用開源大模型； 2、部署環(huán)境為Windows，檢索效率可以低一點(diǎn)，能正常使用及運(yùn)行即可； 3、資源處理：需要將本地的一些文本資源加載到大模型中，然后能檢索即可。 4、需要在Windows部署成功過開源大模型，而且有例子，部署環(huán)境我們提供。 5、工期為3-10天左右。如果真正干過類似任務(wù)的人，3天即可完成。

? 應(yīng)用場(chǎng)景：根據(jù)上傳的指標(biāo)數(shù)據(jù)，對(duì)比指標(biāo)的健康值范圍，找出不良指標(biāo)，對(duì)不良指標(biāo)做出決策建議。

遠(yuǎn)程替客戶部署，在電腦上部署個(gè)人微信，通過RPA軟件控制微信，微信API接入deepseek，每月大概有百單的量

企業(yè)私有大模型部署，我們要結(jié)合企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景部署LLM

崗位要求： ? 接受分階段交付與付費(fèi) ? 必須有擴(kuò)散模型（Diffusion Models）編程經(jīng)驗(yàn)，包括部署在云端GPU上，能夠?qū)δＰ瓦M(jìn)行大規(guī)模擴(kuò)展，在單個(gè)GPU實(shí)例上處理上千請(qǐng)求 ? 熟悉在GPU服務(wù)器（如Runpod、AWS、Huggingface）上部署開源模型 ? 熟悉圍繞無服務(wù)器（Serverless）部署的微服務(wù)搭建，包括任務(wù)隊(duì)列（Q-based）管理系統(tǒng)及批處理服務(wù) ? 理解模型克隆與優(yōu)化處理圖像以支持大規(guī)模圖像處理任務(wù) ? 掌握Python代碼結(jié)構(gòu)，熟悉常見后端技術(shù)棧 技術(shù)任務(wù)要求： 主要目標(biāo)：在單個(gè)GPU上啟動(dòng)多個(gè)推理進(jìn)程（Inference Workers） 使用 Python 的 multiprocessing、asyncio 或 Celery 任務(wù)隊(duì)列并行啟動(dòng)多個(gè)模型實(shí)例（workers） 每個(gè) worker 負(fù)責(zé)處理批量圖像請(qǐng)求 使用共享請(qǐng)求隊(duì)列（如 Redis 或 RabbitMQ）將任務(wù)分發(fā)給 workers 1. 優(yōu)化 Diffusion 模型 a. 減少每張圖像的推理時(shí)間： 使用半精度（FP16 或 INT8）運(yùn)算：降低顯存占用并加快處理速度，同時(shí)保持畫質(zhì) 模型蒸餾：訓(xùn)練一個(gè)更輕量的模型復(fù)制完整模型的輸出，可將推理時(shí)間降低2～5倍 量化感知訓(xùn)練（QAT）：在降低精度的同時(shí)盡可能保留模型精度 2. 智能批量推理 a. 在服務(wù)端進(jìn)行輸入批量化： 將請(qǐng)求合并為批次（如每批 8、16、32 張圖，依據(jù)顯存情況） 批量一次性前向推理處理 使用隊(duì)列系統(tǒng)聚合請(qǐng)求，延遲幾百毫秒進(jìn)行一次批量處理 b. 異步處理架構(gòu)： Runpod 容器需采用異步隊(duì)列架構(gòu)（如 Celery 或基于 asyncio 的 FastAPI） 使 GPU 保持持續(xù)工作，避免請(qǐng)求之間的空閑 3. 使用高效的調(diào)度器（Scheduler） 默認(rèn)每張圖要執(zhí)行30～50步采樣，可進(jìn)行優(yōu)化： 使用 DDIM / DPM-Solver 等調(diào)度器，將采樣步驟降至15～20 調(diào)整 Classifier-Free Guidance 參數(shù)，在不損失畫質(zhì)的情況下減少采樣步驟 4. Runpod 多線程 Worker 模式部署 a. 單個(gè) GPU 上進(jìn)行多進(jìn)程并行： 使用 Ray、Joblib 或 TorchServe + gRPC 等方式 同時(shí)運(yùn)行多個(gè)模型進(jìn)程，批量處理圖像 避免每次請(qǐng)求都單獨(dú)初始化模型實(shí)例，提高GPU利用率 5. 推理流程中的非GPU步驟并行化 圖像預(yù)處理（如縮放、扭曲）和后處理（如疊加、遮罩）任務(wù)轉(zhuǎn)移到CPU線程處理 僅將模型核心推理部分留給GPU 可將10～30%的工作負(fù)載轉(zhuǎn)移至CPU和RAM，從而釋放GPU計(jì)算資源 6. Runpod 容器的戰(zhàn)略部署 若使用單個(gè)GPU： 利用 Runpod 的 “Secure Volume Mounts” 功能，在同一個(gè) Pod 內(nèi)共享模型和中間文件 使用 RunPod Serverless API 模式為CPU容器開啟自動(dòng)擴(kuò)縮容，負(fù)責(zé)排隊(duì)、預(yù)處理圖像請(qǐng)求，然后再發(fā)給GPU容器 7. 使用持久圖像緩存機(jī)制 對(duì)于重復(fù)生成的VTON圖像結(jié)果（如：同一件衣服搭配不同模型）： 使用Redis等快速內(nèi)存存儲(chǔ)系統(tǒng)，以圖像哈希為鍵進(jìn)行緩存，快速返回歷史生成結(jié)果，避免重復(fù)生成

基于llama3-70B大模型，部署到本地服務(wù)器上

1、懂搭建一個(gè)垂直大模型的平臺(tái)，2、微調(diào)現(xiàn)有的模型，形成一個(gè)專屬大模型；3；負(fù)責(zé)培訓(xùn)我方人員，熟練使用。

python大模型部署，對(duì)話模型部署調(diào)試

開源AI模型部署本地，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)私有服務(wù)器，對(duì)接調(diào)試前端運(yùn)行

大模型練工具本地化部署。本地化部署開源工具

使用istoreos部署oneapi以及m3e的本地化部署，使其可以正常使用， 目標(biāo)：知識(shí)庫(kù)可以正常問答

我需要文字處理軟件開發(fā)

我需要AI大模型私有化部署

? 應(yīng)用場(chǎng)景：學(xué)校，輔注學(xué)生畢業(yè)降A(chǔ)I

我需要AI大模型私有化部署

我需要其他行業(yè)軟件開發(fā)

一、場(chǎng)景 知識(shí)領(lǐng)域自媒體賬號(hào)部署基于DeepSeek 32B的智能對(duì)話系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)付費(fèi)用戶（約2萬）通過B站/公眾號(hào)私信直接對(duì)話AI。 二、功能需求 -模型微調(diào)+知識(shí)庫(kù)融合+聯(lián)網(wǎng)搜索三合一響應(yīng) -自動(dòng)同步平臺(tái)付費(fèi)訂閱用戶列表，僅限訂閱用戶發(fā)起對(duì)話 -模型部署至阿里云/華為云，提供部署參數(shù)配置指南 三、目前難點(diǎn) -微調(diào)指導(dǎo)。有現(xiàn)成微調(diào)數(shù)據(jù)，需指導(dǎo)如何構(gòu)建數(shù)據(jù)集，以及進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練； -?技術(shù)方案明確性。需要一個(gè)明確的方案及流程，個(gè)人對(duì)知識(shí)庫(kù)、部署、微調(diào)、鑒權(quán)都能理解并嘗試找工具上手，但不知道要如何整合在一起形成工作流； -云部署對(duì)比。提供不同云部署方案對(duì)比，如阿里云\華為云\騰訊云 -API整合。工作流涉及多個(gè)API，如Dify知識(shí)庫(kù)API、B站/公眾號(hào)私信API（接口已申請(qǐng)） ?預(yù)算3萬-4萬，根據(jù)部署情況，后續(xù)可聘請(qǐng)承擔(dān)運(yùn)維工作或單次付費(fèi)咨詢。接受個(gè)人開發(fā)者\愛好者，甲方可承擔(dān)一部分工作。

agxorin環(huán)境初始化和大模型diffusion，千問的部署

要求：配置使用共享GPU算力

? 應(yīng)用場(chǎng)景： 1、使用醫(yī)藥指南數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)垂直領(lǐng)域的大型語(yǔ)言模型，用于高效、準(zhǔn)確地回答與醫(yī)療相關(guān)的問題。 2、通過結(jié)合檢索和生成技術(shù)，利用本地文檔集實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的問答對(duì)話系統(tǒng)。 ? 參考效果：百度文心一言、智譜大模型等 ? 需服務(wù)商提供：源數(shù)據(jù)解析、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、部署等

大模型鏡像平臺(tái)的搭建

為高校課題組網(wǎng)站開發(fā)一套部署在私有云和本地的課題組定制問答知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)訪客可通過網(wǎng)絡(luò)頁(yè)面訪問問答，管理員可在后臺(tái)更新數(shù)據(jù)和管理用戶。指導(dǎo)課題組在本地服務(wù)器上完成部署該系統(tǒng)。

根據(jù)需求選定大語(yǔ)言模型 選定硬件要求，并成功部署大語(yǔ)言模型