RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)技术通过从外部知识库检索相关信息,并与用户输入合并传入大语言模型(LLM),增强模型对私有领域知识的问答能力。EAS提供场景化部署方式,支持灵活选择大语言模型和向量检索库,快速部署RAG对话系统。本文为您介绍如何
在工作空间页面的左侧导航栏选择模型部署>模型在线服务(EAS),进入模型在线服务(EAS)页面。 在模型在线服务页面,单击部署服务,在场景化模型部署区域,单击大模型RAG对话系统部署。 在部署大模型RAG对话系统页面,配置以下关键参数。 基本信息 - **资源配置** 确保使用的模型文件格式与HuggingFace Transformers兼容。 向量检...
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一、为什么要对 GraphRAG 本地部署? 微软开源 GraphRAG 后,热度越来越高,目前 GraphRAG 只支持 OpenAI 的闭源大模型,导致部署后使用范围大大受限,本文通过 GraphRAG 源码的修改,来支持更广泛的 Embedding 模型和开源大模型,从而使得 GraphRAG 的更容易上手使用。
使用vLLM加速后模型的性能如下: 从这个性能对比中可以看到,vllm加速的能力相当可以,基本可以提升30%多。 写在最后 开源模型在应对 RAG 生成任务时表现不错,单卡 4090 足以支持单企业的多人并发 RAG 问答需求。如果业务量较大,可以采用多 GPU 部署,并结合 vLLM 提供的 Nginx 方案实现高效负载均衡。
实现原理上,仍然是应用了 RAG 流程: 安装MaxKB 首先我们通过 Docker 安装 MaxKB docker run -d --name=maxkb -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data cr2.fit2cloud.com/1panel/maxkb 1. 注意这里镜像源是 china mainland,走代理的镜像会下载失败。
这篇文章中,我们通过将模搭社区开源的大模型部署到本地,并实现简单的对话和RAG。 开发框架介绍 ModelScope Library ModelScope Library是魔搭社区提供的一个能够快速、方便的使用社区提供的各类模型的Python library,其中包含了ModelScope官方模型的实现,以及使用这些模型进行推理,finetune等任务所需的数据预处理,后处理...
大语言模型 —— 使用RAG工具Anything LLM䢎本地部署AI大模型投喂数据,创建本地私有AI知识库 相关: https://www.youtube.com/watch?v=77990wI3LZk https://anythingllm.com/ https://ollama.com/
模型在线服务EAS(Elastic Algorithm Service)是阿里云PAI产品提供的一站式模型开发和部署平台,支持通过自定义部署方式来部署RAG服务。您可以根据自身业务需求来调整更多配置选项,从而实现更灵活的服务配置。本文将介绍如何自定义部署RAG服务,并以DeepSeek大语言模型为例,说明如何使用RAG服务和LLM服务进行知识问答。 背景信息...