1.打开WinSCP,连接主机,拷贝mysql文件。 [卸载老版本sql]rpm -e --nodeps mariadb-libs-5.5.60-1.el7_5.x86_64 2.tar -xf mysql-5.7.43-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar -C /usr/local/ [tar命令] 3.cd/usr/local/ rpm -ivh --nodeps mysql-community-common-5.7.43-1.el7.x86_64.rpm rpm -...
3.4 自定义模型 4. 终端命令 API调用 5. Xinference官方AI实践案例 Xinference实战指南:全面解析LLM大模型部署流程,携手打造高效AI应用实践案例,加速AI项目落地进程 Xorbits Inference (Xinference) 是一个开源平台,用于简化各种 AI 模型的运行和集成。借助 Xinference,您可以使用任何开源 LLM、嵌入模型和多模态模型在...
最后,我们需要在生产环境中部署模型,并持续监控其性能。这通常涉及将模型集成到现有的系统中,设置定时任务以定期更新模型,以及监控模型的预测结果以确认它们是否符合业务需求。如果模型的性能出现下降或者出现新的业务需求变化,我们可能需要再次进行模型的调整和优化。总结评分卡模型开发是一个迭代和协作的过程,需要不断地...
当今,AI大模型的应用部署不仅是技术层面的挑战,更是企业战略规划和资源配置的重要组成部分。以下,是对企业AI大模型部署流程的梳理,由AI部落小编整理。, 视频播放量 46、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 小库聊服务器, 作者简介 ,
【喂饭教程】30分钟彻底学会部署本地大模型-FastGPT,超详细部署流程文档,草履虫都能轻松学会!!!共计4条视频,包括:1.云部署fastGPT-ESC服务器购买、2、云部署FastGPT-Docker安裝、3、云部署FastGPT-配置文件与启动等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
这些框架能够简化模型部署的流程,提高部署效率。 三、ONNX模型格式在部署中的应用 ONNX(Open Neural Network Exchange)是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式,用于存储训练好的模型。不同的训练框架可以采用相同的ONNX格式存储模型并进行交互。这使得模型部署的复杂度大大降低,因为开发者无需担心模型与硬件之间...
4. 部署AI模型：将AI大模型部署到您选择的硬件和软件环境中。这可能涉及将模型转换为特定框架（如TensorFlow、PyTorch等）的格式，以及优化模型以适应目标环境（如使用TensorRT、OpenVINO等工具进行模型优化）。5. 集成API和服务：为了方便应用程序访问AI大模型，您需要创建API和服务。这可能包括创建RESTful API、gRPC服务...
将微调后的模型上传到部署环境中。 进行模型测试和调优,确保模型在实际应用中的性能。 以曦灵数字人为例,该平台提供了便捷的模型部署服务,用户可以将微调后的模型快速部署到数字人应用中,实现与用户的交互和对话。 四、总结 掌握大模型从数据准备到模型微调,再到部署使用的全流程,对于提升AI应用的效能至关重要。通...
企业级AI项目部署全流程的第一步是进行需求分析与数据准备。在这一阶段,我们需要与业务部门合作,详细了解他们的需求和期望,明确AI模型需要解决的问题。然后,我们需要准备相关数据,这包括数据收集、清洗、标注和预处理等工作。以一家电商企业为例,他们希望使用AI模型来对用户行为进行预测,那么我们就需要收集用户历史行为...