基于llama3的大模型本地化部署

開源AI模型部署本地，數(shù)據(jù)存儲私有服務器，對接調(diào)試前端運行

大模型練工具本地化部署。本地化部署開源工具

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

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：知識庫可以正常問答

python大模型部署，對話模型部署調(diào)試

1、有個大模型項目，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，能正常使用及運行即可； 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的人，3天即可完成。

我需要AI大模型私有化部署

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庫系統(tǒng)，實現(xiàn)訪客可通過網(wǎng)絡頁面訪問問答，管理員可在后臺更新數(shù)據(jù)和管理用戶。指導課題組在本地服務器上完成部署該系統(tǒng)。

根據(jù)需求選定大語言模型 選定硬件要求，并成功部署大語言模型

基于llama3-70B大模型的本地化私有部署

我需要AI大模型私有化部署

企業(yè)私有化模型部署，本地知識庫，要求國產(chǎn)化，有能力和意向的可以報個價給我。

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)

企業(yè)私有大模型部署，我們要結合企業(yè)業(yè)務場景部署LLM

要求：配置使用共享GPU算力

我需要其他行業(yè)軟件開發(fā)

基于llama3-70B大模型，部署到本地服務器上

展廳AI機器人智能升級需求 1、簡介 展廳ai講解陪伴智能項目，通過本地部署的AI算力服務器，實現(xiàn)完全內(nèi)網(wǎng)的固定式AI智能講解、問答。同時聯(lián)動跟隨式AI機器人，部分指令輸出到聯(lián)網(wǎng)式跟隨機器人實現(xiàn)服務器到聯(lián)網(wǎng)機器人的數(shù)據(jù)輸出。同時搭建簡易化的操作后臺和AI本地/聯(lián)網(wǎng)訓練環(huán)境。內(nèi)網(wǎng)AI模型數(shù)據(jù)庫通過內(nèi)網(wǎng)終端機實現(xiàn)端口遠程訪問， 內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫每8小時備份到冷儲存服務器。 目的 硬件層面一臺中心算力服務器，一臺儲存服務器，一臺模型訓練電腦，一臺管理電腦，兩臺聯(lián)網(wǎng)式跟隨機器人，五套自主搭建AI智能終端鏈接到同一臺算力服務器上（包括屏幕、攝像頭、麥克風、音響、微波生命檢測器，實現(xiàn)五臺設備同時或者單臺（可隨時由管理員終端語音或者后臺切換模式）人臉識別、語音輸入輸出） 軟件層面 1.AI模型 1.內(nèi)網(wǎng)部署模型 主要功能 o內(nèi)網(wǎng)部署問答式AI o后臺手動輸入內(nèi)容訓練 o終端實時輸入記錄內(nèi)容并應用到邏輯 o人臉識別 o身份信息長期記憶 o語音激活 o五個終端同時激活，或者僅限單終端激活 §對應邏輯 o定時模型冷儲存?zhèn)浞?o實時數(shù)據(jù)庫冷儲存?zhèn)浞?o根據(jù)不同用戶組輸出不同問答數(shù)據(jù)庫內(nèi)容（3-7個用戶組）（可設置更改） 2.聯(lián)網(wǎng)式模型 主要功能 o內(nèi)網(wǎng)部署問答式AI o后臺手動輸入內(nèi)容訓練 o終端實時輸入記錄內(nèi)容并應用到邏輯 o人臉識別 2.設計層面 o展廳數(shù)字建模 o數(shù)字人建模（兩個形象，聲音，可隨時調(diào)整為指定用戶組服務） o數(shù)字人在展廳中間介紹的動畫 o非激活狀態(tài)待機動畫 §采花 §蕩秋千 §追蝴蝶 §踢球 §背手閑逛 §爬屏幕向外看 §捉迷藏 o五個終端同時激活，或者僅限單終端激活 §對應動畫 3.管理層面 o后臺UI 簡單易用模型投喂和訓練方式

教育機構，AI大模型私有化部署