基于ACK多机分布式部署DeepSeek满血版推理部署实战
本文深入解析基于阿里云容器服务ACK的DeepSeek-R1-671B大模型分布式推理实战方案。针对该千亿参数模型(671B)单卡显存不足的挑战,提出混合并行策略(Pipeline Parallelism=2 + Tensor Parallelism=8),结合阿里云Arena工具,实现在2台ecs.ebmgn8v.48xlarge(8*96GB)节点上的高效分布式部署。进一步演示如何将部署于AC...
AI大模型企业应用实战-“消灭”LLM幻觉的利器 - RAG介绍
大模型一定程度改变了我们生活工作的思考方式,越来越多的个人和企业在思考如何将大模型应用到更加实际的生产生活。 1 LLM的问题 1.1 幻觉 LLM因为是一个预训练模型,它已有一些知识储备,我们提的问题跟他的知识储备不相符时,会产生一些幻觉问题,看上去正确的回答。 1.2 新鲜度 LLM预训练出来之后,不能感知到我们实时更新的工业数据,还有企业内部的一些私域数据。 1.3 数据安全 ...

【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例5:用LangChain实现灵活的Agents+RAG,该查时查,不该查时就别查
大家好,我是同学小张,日常分享AI知识和实战案例 欢迎 点赞 + 关注 ,持续学习,持续干货输出。 一起交流,一起进步。 微信公众号也可搜【同学小张】 本站文章一览: ...

【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例4:再战RAG问答,提取在线网页数据,并返回生成答案的来源
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【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例3:深入LangChain源码,你不知道的WebResearchRetriever与RAG联合之力
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