大模型
什么是 MLOps
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1. 什么是 MLOps MLOps 是 Machine Learning Operations 的缩写,描述的是围绕模型研发整个生命周期过程的标准化和工程化。 MLOps 包括以下几个关键步骤: 数据管理,数据的存储、访问、清洗、转换 模型开发,算法开发、模型构建 模型训练与调优,使用数据训练模型,调整超参数优化模型,微调模型 模型评

我在给 Ops 工具写 Copilot
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1. 什么是 Ops 工具 https://www.chenshaowen.com/ops/ 是我日常运维最频繁使用的工具之一。 运维机器,我可以复用之前的脚本,批量进行操作。 运维集群,我可以复用之前的脚本,不用登录节点也可以操作机器。 如果遇到新的运维问题,我会马上编写 Task Yaml 对操作进行固化,方便下一次复用。 Ops 的核心操作是

使用 CPU 推理 llama 结构的大模型
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1. 本地容器运行 启动 LLM 1 docker run --rm -p 8000:8000 shaowenchen/chinese-alpaca-2-7b-gguf:Q2_K 在 http://localhost:8000/docs 页面即可看到接口文档,如下图: 部署一个简单的 Chat UI 这里需要注意的是 OPENAI_API_HOST 参数,需要设置为你的宿主机 IP 地址,而不是 localhost 127.0.0.1,否则无法访问。 1 docker run -e OPENAI_API_HOST=http://{YOUR_HOST_IP}:8000 -e OPENAI_API_KEY=random -p 3000:3000 hubimage/chatbot-ui:main 页面效果如下: 2. K8s 快速部署 部署 LLM 应用 kubectl create

大模型部署工具 llama.cpp
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1. 大模型部署工具 llama.cpp 大模型的研究分为训练和推理两个部分。训练的过程,实际上就是在寻找模型参数,使得模型的损失函数最小化,推理结果最优化的过程。训练完成之后,模型的参数就固定了,这时候就可以使用模型进行推理,对外提供服务。 llama.cpp 主要解决的是推理过程

transformers 库的使用
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transformers 是由 Hugging Face 开发的 Python 库,用于在自然语言处理(NLP)任务中使用和训练预训练的 Transformer 模型。它提供了许多强大的工具和功能,使得处理文本数据和构建 NLP 模型变得更加容易。该库广泛应用于各种 NLP 任务,如文本分类、命名实体识别、问答、文本生成等。 1. transformers 中的 pipeline pipeline 提供