我需要AI大模型開發(fā)

核心需求要點： 1.開發(fā)用于發(fā)表**軟件的AI大模型。 2.開發(fā)能輸入流感數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)，預(yù)測一周、半個月、一個月流感情況的AI大模型。 3.對已寫的模型代碼進(jìn)行調(diào)試和優(yōu)化，該模型使用的數(shù)據(jù)有各個省份06-20年的流感數(shù)據(jù)，全國范圍內(nèi)溫壓濕風(fēng)、降水量和輻射的氣象數(shù)據(jù)。 期望達(dá)到的目標(biāo)和效果： 1.程序能夠正常運行并完整輸出。 2.模型準(zhǔn)確率達(dá)到百分之80以上。 3.確保模型調(diào)試后具有合理性。 其他關(guān)鍵信息：開發(fā)周期為一周。

我需要AI大模型開發(fā)

https://github.com/open-webui/open-webui，此鏈接為一個開源的大模型UI，想繼續(xù)在此基礎(chǔ)之上，對UI進(jìn)行再設(shè)計和開發(fā)，改成自己的風(fēng)格。

需要微調(diào)多模態(tài)大模型，大模型微調(diào)訓(xùn)練這方面的專家，請聯(lián)系，

大模型練工具本地化部署。本地化部署開源工具

開發(fā)節(jié)能大模型，用于云端布屬

工業(yè)領(lǐng)域的大模型產(chǎn)品，工業(yè)領(lǐng)域相關(guān)數(shù)據(jù)通過人工智能處理

有項目需要進(jìn)行大模型訓(xùn)練，具體內(nèi)容可以面議

單一行業(yè)翻譯大模型搭建

?建筑供暖和制冷大模型，實現(xiàn)節(jié)能和控制功能，云端和邊緣端布屬

技術(shù)支持開展基于dify ragflow和大模型技術(shù)的 知識庫及應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)。

需求 通義千問，文心一言，盤古AI，360智腦，需要api接口權(quán)限的。可以回收或購買。

開發(fā)一個應(yīng)用鏈接百度大模型，能文字對話、語音（虛擬人）交互； 簡單用戶管理、文字內(nèi)容上傳展示、查詢 一周活

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)：知識庫可以正常問答

崗位要求： ? 接受分階段交付與付費 ? 必須有擴散模型（Diffusion Models）編程經(jīng)驗，包括部署在云端GPU上，能夠?qū)δＰ瓦M(jìn)行大規(guī)模擴展，在單個GPU實例上處理上千請求 ? 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GPU上啟動多個推理進(jìn)程（Inference Workers） 使用 Python 的 multiprocessing、asyncio 或 Celery 任務(wù)隊列并行啟動多個模型實例（workers） 每個 worker 負(fù)責(zé)處理批量圖像請求 使用共享請求隊列（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間： 使用半精度（FP16 或 INT8）運算：降低顯存占用并加快處理速度，同時保持畫質(zhì) 模型蒸餾：訓(xùn)練一個更輕量的模型復(fù)制完整模型的輸出，可將推理時間降低2～5倍 量化感知訓(xùn)練（QAT）：在降低精度的同時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 使用隊列系統(tǒng)聚合請求，延遲幾百毫秒進(jìn)行一次批量處理 b. 異步處理架構(gòu)： Runpod 容器需采用異步隊列架構(gòu)（如 Celery 或基于 asyncio 的 FastAPI） 使 GPU 保持持續(xù)工作，避免請求之間的空閑 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 GPU 上進(jìn)行多進(jìn)程并行： 使用 Ray、Joblib 或 TorchServe + gRPC 等方式 同時運行多個模型進(jìn)程，批量處理圖像 避免每次請求都單獨初始化模型實例，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計算資源 6. Runpod 容器的戰(zhàn)略部署 若使用單個GPU： 利用 Runpod 的 “Secure Volume Mounts” 功能，在同一個 Pod 內(nèi)共享模型和中間文件 使用 RunPod Serverless API 模式為CPU容器開啟自動擴縮容，負(fù)責(zé)排隊、預(yù)處理圖像請求，然后再發(fā)給GPU容器 7. 使用持久圖像緩存機制 對于重復(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

遠(yuǎn)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

視頻或者文本訓(xùn)練 具體細(xì)聊

? 需服務(wù)商提供：支持主流及公開協(xié)議的IPC、球機、IVR等，平臺支持WEB\PC\手機端等直播地址推送，維保服務(wù)及運營配套

咨詢關(guān)于訓(xùn)練或微調(diào)AI模型，如deepseek，使之在由大量項目案例構(gòu)成的本地知識庫下，推理生成所需的數(shù)據(jù)，并寫入固定格式的excel表格。我不與他對話，只要求對其權(quán)重或模型調(diào)整，使之在本地知識庫下，推理生成我所需要的數(shù)字，也就是從一個全能遠(yuǎn)動員變成一個專門的跑步運動員，并寫入一個固定格式的excel表格。 我在杭州市，最好面對面咨詢，如果不是的話就視頻會議，這樣信息傳遞準(zhǔn)確性高，咨詢按次付費，但應(yīng)該在一小時左右，如果你是專業(yè)的，我和你的溝通會非?？焖俸秃喆穑瑑r格可以商量；你需要既懂AI，即如何訓(xùn)練AI模型和其中原理，也需要懂編程，因為編程是AI的基礎(chǔ)。

我目前看到合適的模型好像是文心一言，有更好的模型也可以推薦， 我們是餐飲公司，經(jīng)常對于客戶的餐飲需求做出菜單定制。我們有一個菜單數(shù)據(jù)庫，大部分的情況下，都是客服人員根據(jù)客戶的需求，從數(shù)據(jù)庫挑選整理出客戶想要的菜單。而我想通過大模型，可以整理歸納我數(shù)據(jù)庫的菜單內(nèi)容，通過客戶的需求，快速的整理出符合客戶需求的菜單。而且我可以不斷的喂養(yǎng)它我的工作習(xí)慣，教它標(biāo)準(zhǔn)。它可以一直學(xué)習(xí)，越來越精準(zhǔn)符合我的需求。

行業(yè)類型：軟件行業(yè) 核心功能：設(shè)計院信息管理一體化系統(tǒng) 其他要求：有過大模型集成、RAG、大模型微調(diào)經(jīng)驗，并有實際成果落地 要求： 對于附件中“完整圖片.png”這個大圖片，能夠從圖片中抓取出“總建設(shè)用地面積”、“總建筑面積”、“容積率”、“用地性質(zhì)”、“建筑性質(zhì)”這些內(nèi)容。 可以在目前的某款開源大模型上實現(xiàn)對大圖幅圖紙的識別和信息抓取，如Llama3等。注意，如附件中的完整圖片所示，圖紙內(nèi)容是分欄的。

我需要網(wǎng)站定制開發(fā)