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伍佰亿官方网站,网站参数,网站首页设计html代码,wordpress手机不显示图片LLM全景图#xff1a;理解大模型技术栈 要开始使用大语言模型#xff0c;首先需要理解几个基本概念。 LLM#xff08;大语言模型#xff09;是基于Transformer架构的模型#xff0c;它处理文本的基本单位叫Token#xff08;中文通常是1-2个字符#xff09;。模型在一次处…LLM全景图理解大模型技术栈要开始使用大语言模型首先需要理解几个基本概念。LLM大语言模型是基于Transformer架构的模型它处理文本的基本单位叫Token中文通常是1-2个字符。模型在一次处理中能接收的文本长度称为Context长度。另一个重要参数是Temperature它控制输出的随机性——0表示确定性输出更高的值会增加创意但降低可控性。技术栈架构以下是大模型应用的典型技术栈调用使用使用依赖依赖依赖依赖应用层ChatGPTClaude文心一言编程框架LangChainLlamaIndexvLLMOllama闭源模型GPT-4Claude-3开源模型Llama-3Qwen-7B计算框架PyTorchTensorFlow加速库CUDATensorRT主流模型对比选择模型时需要考虑成本、性能和你的具体需求。下面是目前常用的模型对比。闭源模型模型价格($/M tokens)优势劣势选择场景GPT-430最强能力贵、慢复杂推理GPT-3.50.5性价比高能力一般日常对话Claude-315长文本(200K)中文一般文档处理开源模型模型参数显存需求特点部署难度Llama-3-8B8B16GB综合最强简单Qwen2.5-7B7B14GB中文最佳简单DeepSeek-Coder7B14GB代码专精简单Mixtral-8x7B46B96GBMoE架构困难选型决策树defselect_model(budget,use_case,privacy):ifprivacyhigh:returnLlama-3-8Bifbudget3000elseLlama-3-70Bifuse_casecode:returnGPT-4ifbudget1000/月elseDeepSeek-Coderelifuse_casechinese:returnQwen2.5ifprivacyelseGPT-3.5else:returnGPT-3.5# 默认选择基本使用方法调用API# 方式1OpenAIfromopenaiimportOpenAI clientOpenAI(api_keysk-...)responseclient.chat.completions.create(modelgpt-3.5-turbo,messages[{role:user,content:Hello}])print(response.choices[0].message.content)# 方式2统一接口支持多家APIimportlitellm responselitellm.completion(modelclaude-3-sonnet,# 或 gpt-4, gemini-pro 等messages[{role:user,content:Hello}])本地模型部署如果你对数据隐私有顾虑可以在本地部署开源模型# 方式1使用Ollama推荐新手importrequests responserequests.post(http://localhost:11434/api/generate,json{model:llama3,prompt:Hello})print(response.json()[response])# 方式2使用TransformersfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLM modelAutoModelForCausalLM.from_pretrained(Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct)tokenizerAutoTokenizer.from_pretrained(Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct)inputstokenizer(Hello,return_tensorspt)outputsmodel.generate(**inputs,max_length100)print(tokenizer.decode(outputs[0]))流式输出为了提高用户体验你可以让模型逐字符输出结果而不是一次性等待完整回复importsysforchunkinclient.chat.completions.create(modelgpt-3.5-turbo,messages[{role:user,content:写一首诗}],streamTrue):ifchunk.choices[0].delta.content:sys.stdout.write(chunk.choices[0].delta.content)sys.stdout.flush()成本计算与选择大模型的成本取决于你选择使用API还是本地部署。下面的工具可以帮你估算月度成本classLLMCostCalculator:成本计算工具# 价格表美元/百万tokenPRICES{gpt-4:{input:30,output:60},gpt-3.5:{input:0.5,output:1.5},claude-3:{input:15,output:75},本地7B:{input:0,output:0,gpu_hour:0.5}}defcalculate_monthly_cost(self,model,daily_requests,avg_tokens500):计算月度成本ifmodel.startswith(本地):# 本地部署成本 电费 硬件折旧gpu_hoursdaily_requests*0.01# 假设每请求0.01小时returngpu_hours*30*self.PRICES[model][gpu_hour]else:# API成本total_tokensdaily_requests*avg_tokens*30costtotal_tokens*self.PRICES[model][output]/1_000_000returncostdefrecommend_solution(self,daily_requests,budget):推荐方案ifdaily_requests100:return使用GPT-3.5 APIelifdaily_requests1000:return混合方案本地7B GPT-3.5备用else:return本地部署Llama-3或Qwen# 使用示例calcLLMCostCalculator()print(fGPT-4月成本: ${calc.calculate_monthly_cost(gpt-4,100):.2f})print(f推荐方案:{calc.recommend_solution(500,100)})实际应用案例不同的应用场景对模型和成本的需求不同。以下是几个常见案例应用推荐模型关键技术预算/月智能客服GPT-3.5/Qwen-7BRAG缓存$50-500代码助手DeepSeek-Coder微调IDE集成$0-100文档问答Claude/LlamaRAG向量库检索$100-1000内容创作GPT-4/ClaudePrompt优化$500-5000知识库问答是常见的应用场景。这里展示一个基本实现# 知识库问答最小实现fromlangchain.embeddingsimportOpenAIEmbeddingsfromlangchain.vectorstoresimportFAISSfromlangchain.chainsimportRetrievalQA# 1. 构建知识库texts[文档1内容,文档2内容]embeddingsOpenAIEmbeddings()vectorstoreFAISS.from_texts(texts,embeddings)# 2. 问答qaRetrievalQA.from_llm(llmChatOpenAI(),retrievervectorstore.as_retriever())answerqa.run(问题)优化与问题排解使用LLM应用时你可能会遇到一些常见的问题。以下是解决方案Token超限如果上下文超过模型限制使用滑动窗口截断早期的对话历史。响应慢启用流式输出可以让用户更快看到结果同时缓存重复的请求也能显著加快速度。成本高可以采用混合部署策略简单请求用本地小模型复杂请求用API调用。幻觉问题大模型有时会生成虚假信息。使用RAG系统并降低temperature参数可以缓解这个问题。性能优化示例# 1. 缓存重复请求fromfunctoolsimportlru_cachelru_cache(maxsize1000)defcached_llm_call(prompt):returnllm.generate(prompt)# 2. 批处理responsesawaitasyncio.gather(*[llm.agenerate(prompt)forpromptinprompts])# 3. 模型量化减少75%显存modelAutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name,load_in_4bitTrue)学习路线如果你是初学者可以按以下步骤学习第1周调通API实现一个基础对话应用第2周加入RAG知识库功能部署到Web界面有用的资源包括Ollama本地模型部署、LangChain应用框架和Hugging Face模型仓库。实践建议从API开始。大多数初学者应该先用现成的API服务测试想法而不是立即部署本地模型。测试不同的模型。每个模型的成本和性能不同找到适合你用例的组合需要实验。关注成本。如果你的应用会频繁调用模型选择正确的模型和优化方案可以显著降低成本。