云计算与大模型练习的结合，非常详细收藏我这一篇就够了
“ 我们要学会使用第三方的大模型平台，而不是什么都从0开始 ”大模型从出现以来，其巨大的本钱问题一直都是压在许多企业头上的一座山；但大模型作为一项底子办法，理论上应该和现有的底子办法相结合，好比说云计算平台。
根据云计算的头脑，除了实现快速部署迁移以及庞大的网络洪峰之外；其次最重要的一点就是提升资源的使用率；好比对许多公司来说，流量洪峰重要都会合在某些时间段，大部门时间的流量都比力平稳。
因此，假如按照最高峰值部署服务器，那么就会造成巨大的浪费；因此，云计算的用武之地就出现了；因为云计算快速动态扩/缩容的机制，导致其能够更好地使用空闲资源。
云上的大模型
大模型由于其巨大的体量，以及参数和数据；对一家企业来说，要想设计练习出一个属于自己的模型，就需要购买大量的算力资源——也就是GPU。
但GPU的代价问题使得企业面临着巨大的本钱压力；因此，购买或租用别人的算力，就成了一个比力好的选择。在需要算力的时候就租用别人的算力，再不需要的时候就可以把算力给释放掉；如许既节省了本钱，也提升了资源的使用率。
而由于云计算的诸多特性，好比快速扩容，集群，调治等等；使得把大模型搬到云上就是一个很好的选择。
本日在看腾讯云平台的时候，发现其提供了大量与大模型练习，微调，部署相干的功能；其不但提供了算力支持，同时还封装了许多与大模型练习，微调，部署相干的工具包，加速器等工具。
其上不但可以部署自定义的大模型，而且其官方还提供了大量的预制底子模型镜像；用户可以通过这些镜像做上层的练习与部署开发。
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如上图所示，这种功能大大降低了大模型的练习和微调本钱；不但是资金本钱，同样还包括技能本钱；因为其封装了大量的底子功能，只需要通过简单的下令或API以及SDK集成即可使用。
这种方式，不但降低了企业的使用本钱，对于对大模型技能感爱好的个人技能人员，或者学习大模型技能的人；也同样让他们有机会设计和练习部署属于自己的大模型。
当然，提供这种云上大模型服务的企业不但仅腾讯一家；国内还包括阿里，华为等多家云服务商；而国外包括微软，谷歌等都提供了类型的功能模块，方便各人使用。
因此，特殊是对一些大模型应用领域的创业者来说，这种云上模型解决了底层模型的许多问题，节省了大量的时间；使得创业者可以专注于自己的产物和功能实现；而不消把大量的时间浪费在大模型的底层架构上。
所以说，对企业和创业者来说，肯定要弄清晰自己的定位；到底是想做技能，照旧做产物，照旧做服务；差别的定位，需要关注差别的技能点和业务环节。
因此，随着社会的发展，社会分工变得越来越细；每个人都应该找准自己的定位，然后深入的钻研下去；而不是在差别的领域里反复横跳。
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怎样学习AI大模型？
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助许多人得到了学习和发展。
我意识到有许多经验和知识值得分享给各人，也可以通过我们的能力和经验解答各人在人工智能学习中的许多狐疑，所以在工作繁忙的情况下照旧对峙各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，许多互联网行业朋友无法获得精确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、佳构AI大模型学习册本手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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第一阶段： 从大模型体系设计入手，讲解大模型的重要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣体系；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答体系；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建得当当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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