我需要AI大模型訓(xùn)練

我需要AI大模型開發(fā)

核心需求要點(diǎn)： 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(cè)一周、半個(gè)月、一個(gè)月流感情況的AI大模型。 3.對(duì)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(gè)省份06-20年的流感數(shù)據(jù)，全國(guó)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(yùn)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(gè)開源的大模型UI，想繼續(xù)在此基礎(chǔ)之上，對(duì)UI進(jìn)行再設(shè)計(jì)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(qǐng)聯(lián)系，

大模型練工具本地化部署。本地化部署開源工具

本企業(yè)的微信公眾號(hào)已注冊(cè)，并且大模型已經(jīng)部署到阿里云上，現(xiàn)在需要在微信的服務(wù)后臺(tái)，基于公眾號(hào)服務(wù)后臺(tái)提供的接口來(lái)把大模型對(duì)接到公眾號(hào)，使得底部對(duì)話框直接跟大模型來(lái)對(duì)話。

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(guò)人工智能處理

有項(xiàng)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(shí)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(shí)庫(kù)及應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)。

需求 通義千問(wèn)，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(gòu)買。

開發(fā)一個(gè)應(yīng)用鏈接百度大模型，能文字對(duì)話、語(yǔ)音（虛擬人）交互； 簡(jiǎn)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(shí)庫(kù)可以正常問(wèn)答

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(wú)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

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

我需要其他影視后期處理

我需要AI大模型私有化部署

定制一個(gè)AI簡(jiǎn)歷分析程序。用戶提交簡(jiǎn)歷附件??我的服務(wù)器處理過(guò)后?把結(jié)果發(fā)給用戶（這些都用頁(yè)面實(shí)現(xiàn)了）；需要你做的事：用戶簡(jiǎn)歷附件??本地知識(shí)庫(kù)?常用喂料語(yǔ) ?deepseek??這些邏輯處理關(guān)系做成程序輸出結(jié)果。

視頻或者文本訓(xùn)練 具體細(xì)聊

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