AI 本地化部署（On-Premise AI Deployment）指的是将 AI 模型、数据、基础设施和相关应用程序部署在企业自己的服务器、数据中心或边缘设备上，而不是依赖于第三方云服务提供商。...以下是 AI 本地化部署的详细方案：一、前期规划与需求分析明确用例和目标： 部署哪个 AI 模型（LLM、CV 模型、推荐系统等）？ 解决什么业务问题？ 期望的性能指标（延迟、吞吐量、准确性）？...容器化与部署： 将推理服务及其依赖打包成 Docker 镜像。 使用 Kubernetes 部署和管理这些容器，实现服务的自动伸缩、故障恢复和版本更新。...本地化部署的优缺点：优点： 数据隐私和安全性： 数据不离开企业防火墙，满足严格的合规性要求。 完全控制： 对硬件、软件和 AI 环境拥有完全控制权，可深度定制。...AI 本地化部署是一个复杂的项目，但对于那些拥有敏感数据、严格合规要求和强大 IT 基础设施的企业来说，它提供了无与伦比的控制力、安全性和定制化能力。
无需云端！三步实现DeepSeek大模型本地化部署 还在为云端AI服务的高昂费用而苦恼？是否总担心数据隐私会在云端泄露？别愁啦！...DeepSeek R1——这款与OpenAI o1性能相媲美的开源大模型，结合Ollama和Chatbox工具，就能让你轻松在本地实现大模型的部署，零成本、高隐私，畅享AI应用的无限可能！...为什么选择DeepSeek R1进行本地化部署？ 成本优势明显 云端AI服务往往需要支付高额的订阅费，而DeepSeek R1本地化部署则完全无需这笔开支。...而DeepSeek R1本地化部署将所有数据保留在本地设备中，就好比将重要物品锁在自己家里的保险箱里，彻底杜绝了云端泄露的风险，让你使用起来更加安心放心 高性能表现出色 DeepSeek R1在数学推理...快来体验DeepSeek R1本地化部署的魅力吧
AI本地化部署（On-Premise AI Deployment）指的是将AI模型、数据、基础设施和相关应用程序全部部署在企业自己的服务器、数据中心或边缘设备上，而不是依赖于第三方云服务提供商。...本地化部署是满足这些合规性要求的关键。物理安全控制： 企业可以对其数据中心进行物理安全控制，包括访问控制、监控、防火防盗等，提供比云服务更精细化的物理安全保障。...性能与延迟低延迟： AI推理和数据处理在本地进行，无需通过互联网传输数据到云端，大大减少了网络延迟。这对于需要实时响应的应用（如自动驾驶、工业自动化、实时欺诈检测、高频交易）至关重要。...边缘智能： 将AI模型部署到边缘设备（如物联网设备、智能摄像头、生产线控制器）上，可以在数据生成端直接进行实时分析和决策，无需将数据传回云端，进一步降低延迟和带宽需求。...总结AI本地化部署的优势主要体现在数据主权、安全性、性能、低延迟、长期成本控制以及高度的定制化和集成能力。这些优势使得它成为许多对安全、性能和合规性有严苛要求的企业或特定行业应用场景的首选方案。
AI大模型的本地化部署，是将原本在云端运行的大型人工智能模型，转移到本地的硬件设备上运行。这种部署方式，在数据隐私、网络延迟、成本控制等方面，都有着重要的意义。...以下是关于AI大模型本地化部署的一些关键方面。1. 本地化部署的优势：数据隐私： 本地部署可以最大限度地保护敏感数据，避免数据在传输和存储过程中泄露的风险。...离线运行： 本地部署使得应用可以在没有网络连接的情况下运行，提高了应用的可用性。2. 本地化部署的技术难点：硬件资源限制： 大模型通常需要大量的计算资源和内存，如何在有限的硬件资源上运行，是一个挑战。...本地化部署的工具和框架：TensorFlow Lite： Google推出的轻量级深度学习框架，适用于移动和嵌入式设备。Core ML： Apple推出的机器学习框架，适用于iOS和macOS设备。...随着硬件资源的不断提升和模型优化技术的不断发展，本地化部署的应用前景将更加广阔。
AI本地化部署（On-Premise AI Deployment）的流程是一个系统性、多阶段的过程，旨在将AI模型及其所有相关组件（数据、基础设施、应用程序）部署在企业自己的数据中心或边缘设备上。...以下是AI本地化部署的详细流程：阶段一：规划与需求定义 (Planning & Requirement Definition)项目启动与目标明确：明确业务目标： AI智能体或模型将解决什么具体业务问题？...存储系统部署： 配置高性能存储（NVMe SSDs）用于模型和热数据，大容量存储用于数据集和日志。数据中心环境优化： 确保机房具备足够的电力供应、散热能力和物理安全措施。...MOLOps（模型运营）实践：模型注册与版本管理： 建立模型仓库，对不同版本的模型进行管理、追踪和回溯。持续集成/持续部署 (CI/CD)： 自动化代码提交、构建、测试、部署流程。...AI本地化部署是一个长期的过程，需要企业持续投入资源进行优化、维护和迭代。
AI 大模型本地化部署的调试是一个复杂但至关重要的过程，它确保模型在本地环境中的正确运行和性能优化。以下是一些关键的调试方面。1....检查模型权重和结构是否与预期一致。2. 功能性调试：输入输出验证： 使用已知输入数据测试模型的输出，验证其是否符合预期。 检查模型对不同类型和范围的输入数据的处理能力。...精度验证： 比较本地运行的模型与云端或参考模型的输出，评估本地模型的精度损失。 使用适当的指标（如准确率、召回率、F1 分数）量化模型性能。...部署后的调试：API接口调试： 如果大模型部署为API服务，则需要使用例如postman，或者curl等工具，进行API接口的调试。监控日志： 部署后，对日志进行监控，查看运行状态，和报错信息。...通过以上调试方法，可以有效地提高AI大模型本地化部署的成功率，确保模型在本地环境中稳定、高效运行。
大模型本地化部署，因其在数据隐私、低延迟、成本控制等方面的优势，在多个领域展现出广泛的应用前景。以下是一些主要的应用场景。1....政府机构： 处理涉及国家安全或公民隐私的敏感信息，确保数据安全。2. 实时响应型应用：自动驾驶： 本地部署能够实现快速的传感器数据处理和决策，确保车辆的行驶安全。...定制化与控制型应用：企业内部应用： 企业可以根据自身需求，定制和优化本地部署的AI模型，实现个性化的业务应用。科研领域： 研究人员可以在本地设备上进行模型训练、测试和调试，提高科研效率。...个人用户： 个人用户可以在本地设备上，运行自己偏好的大语言模型，对本地文档进行隐私的查询，或者进行各种本地化的AI功能。5....总而言之，AI大模型本地化部署的应用场景非常广泛，并且随着技术的不断进步，其应用范围还将进一步扩大。
本地化大模型的步骤通常包括以下几个关键环节。1.需求分析明确目标：确定本地化大模型的具体用途，如文本生成、翻译、问答等。资源评估：评估本地硬件资源（如GPU、内存、存储）和预算。...2.模型选择预训练模型：选择适合任务的开源预训练模型，如GPT、BERT等。模型大小：根据硬件条件选择合适的模型规模。3.环境准备硬件配置：确保有足够的GPU、内存和存储。...软件安装：安装必要的深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）和依赖库。4.数据准备数据收集：获取与任务相关的数据集。数据清洗：清理和预处理数据，确保质量。...10.文档与支持文档编写：记录模型训练、部署和维护的详细步骤。技术支持：提供必要的技术支持，解决使用中的问题。11.安全与合规数据安全：确保数据在训练和推理过程中的安全。...12.用户培训培训材料：准备培训材料，帮助用户理解和使用模型。培训课程：组织培训课程，解答用户疑问。通过这些步骤，可以成功在本地环境中部署和运行大模型，满足特定需求。
AI大模型本地化部署涉及一系列工具和框架，它们旨在简化部署流程、优化性能并确保兼容性。以下是一些关键工具和框架。1....OpenVINO： Intel开发的开源工具包，用于优化和部署AI推理。 它支持多种硬件平台，包括CPU、GPU和VPU。2....这简化了部署过程，并确保模型在不同环境中的一致性。4. 硬件加速库：CUDA和cuDNN： NVIDIA提供的库，用于在NVIDIA GPU上加速深度学习计算。5....选择工具和框架的注意事项：硬件兼容性： 确保所选工具和框架与本地硬件兼容。模型格式： 验证工具是否支持要部署的模型格式。性能要求： 根据应用需求，选择提供所需性能水平的工具。...易用性： 考虑工具的易用性和文档，以简化部署和维护。通过利用这些工具和框架，开发者可以更有效地将AI大模型部署到本地环境，从而实现各种应用场景。
AI 本地化部署（On-Premise AI Deployment）虽然在数据隐私、安全性、低延迟和长期成本控制方面具有显著优势，但也伴随着一系列挑战和问题。...这些问题可能增加项目的复杂性、成本和风险，需要企业在规划和实施阶段充分考虑。以下是 AI 本地化部署的主要问题：1....企业高价购买的硬件可能很快就会变得不具竞争力。升级成本： 硬件升级不仅涉及购买新设备，还可能需要重新设计和部署基础设施。5....开源工具依赖： 本地部署通常更依赖开源工具和社区支持，这可能意味着需要更多的自行开发和维护。缺乏托管服务： 许多云上便捷的托管服务（如托管数据库、消息队列、无服务器函数）在本地需要自行搭建和运维。...散热问题： 高能耗伴随着大量的热量产生，需要高效的散热系统，进一步增加能源消耗和运维成本。综上所述，AI本地化部署虽然在特定场景下是最佳选择，但企业必须充分权衡其带来的技术、财务和运营挑战。
AI大模型本地化部署的运行监测是确保模型稳定、高效运行的关键环节。以下是一些重要的监测方面和方法。1....硬件资源监测：CPU/GPU利用率： 实时监测CPU和GPU的利用率，了解模型运行对硬件资源的消耗情况。 通过监测，可以发现资源瓶颈，及时进行优化调整。...错误日志： 记录模型运行过程中的错误日志，包括异常情况和警告信息。 通过分析错误日志，可以及时发现和解决问题。API响应时间： 如果大模型部署为API服务，监测API的响应时间非常重要。...访问控制： 监测对模型的访问权限，确保只有授权用户才能访问。 防止未经授权的访问和使用。5....通过以上监测方面和方法，可以全面了解AI大模型本地化部署的运行状态，及时发现和解决问题，确保模型的稳定、高效运行。
AI大模型本地化部署具有多方面的优势，这些优势使得在某些特定场景下，本地部署成为更优的选择。以下是一些主要优势。1....数据隐私与安全：本地部署意味着敏感数据无需离开本地环境，从而显著降低了数据泄露的风险。对于那些处理高度敏感数据的行业（如金融、医疗等），本地部署能够满足严格的数据隐私法规和要求。2....离线运行能力：本地部署使得AI应用能够在没有网络连接的情况下运行，提高了应用的可用性和可靠性。这对于在网络不稳定或无网络环境下使用的设备（如工业设备、移动设备等）尤为重要。5....提高性能稳定性：本地部署可以充分利用本地硬件资源，提供更稳定和可靠的计算能力，避免受到云服务可能存在的网络波动或服务中断等外部因素的影响。...总而言之，AI大模型本地化部署在数据隐私、响应速度、成本控制、离线运行等方面具有显著优势，适用于对这些方面有较高要求的应用场景。
AI大模型本地化部署的运营，涉及多个层面的考量，从技术维护到用户体验，再到可能的商业模式。以下是一些关键的运营方面。1. 技术维护与更新：模型更新： AI大模型需要定期更新以保持其性能和准确性。...用户支持与体验：用户文档与教程： 提供详细的用户文档和教程，帮助用户了解如何安装、配置和使用本地部署的AI模型。 针对不同技术水平的用户，提供不同难度的文档和教程。...安全与合规：数据安全： 确保本地部署的模型和数据符合相关的数据隐私法规和安全标准。 采取措施保护模型和数据免受未经授权的访问和篡改。合规性： 了解并遵守与AI技术相关的法律法规，确保运营合法合规。...注意用户隐私，确保数据收集和分析符合相关法规。关键考量：成本效益： 平衡运营成本和收益，确保本地化部署的商业可行性。技术演进： 关注AI技术的最新发展，及时更新产品和服务，保持竞争力。...通过综合考虑以上各个方面，可以有效地运营AI大模型本地化部署，实现其商业价值和社会价值。
AI大模型本地化部署的优化，旨在提升模型在资源受限的本地环境中的运行效率和性能。以下是一些关键的优化策略。1. 模型压缩与优化：模型量化： 通过降低模型权重和激活值的精度，减少模型大小和计算量。...推理引擎优化：选择高效的推理引擎： 使用针对本地部署优化的推理引擎，如TensorFlow Lite、ONNX Runtime、TensorRT、OpenVINO等。...这些引擎能够提供更好的性能和兼容性。推理引擎配置： 根据本地硬件配置和模型特点，调整推理引擎的参数，以达到最佳性能。 例如，调整线程数、缓存大小等。4....依赖库优化： 对使用的依赖库进行优化，例如，使用更高效的数学库。5. 代码优化：算法优化： 优化模型推理算法，减少计算量和内存占用。代码优化： 使用高效的编程语言和库，优化代码结构和逻辑。...增量更新： 实现模型的增量更新，只更新模型中发生变化的部分，减少更新时间和带宽消耗。通过综合应用这些优化策略，可以显著提升AI大模型在本地环境中的运行效率和性能，满足各种应用场景的需求。
博客主页：不会压弯的小飞侠 ✨欢迎关注：点赞收藏⭐留言✒ ✨系列专栏：SpringBoot专栏(每日更新) ✨如果觉得博主的文章还不错的话，请三连支持一下博主。 欢迎大佬指正，一起 学习！...勾选第一行这个如下图 热部署范围配置 如果想要某些文件或者文件夹不参与热部署的配置需要在application.xml中配置以下信息： # 设置不参与热部署的文件或文件夹 devtools:...设置不参与热部署的文件或文件夹 devtools: restart: exclude: static/**,public/**,config/application.yml enabled:...false 这种形式关闭热部署，优先级别太低，可能关闭之后，别人又从别的配置文件或者其他地方给打开了（在优先级别高的地方），从而导致热部署在此启动....方式二 在优先级别高的地方禁用热部署。
Modbus主站作为云端服务器： 云端服务器作为主站： 在这种部署方式中，云端服务器充当Modbus通信的主站，负责向不同的Modbus从站发起请求，并处理响应。...云端服务器通常与其他云服务一起运行，可以在云平台上实现对分布式设备的远程监控和控制。 优点： 集中管理：云端服务器可以集中管理多个边缘设备的通信，提供集中监控和控制的功能。...数据分析：云端服务器可以用于存储和分析Modbus通信产生的数据。 缺点： 延迟：由于通信需要通过云，可能存在一些延迟，这对实时性要求较高的应用可能不太适用。...以下是一些可能的部署方式： 云边协同：在一些应用中，可以采用云边协同的方式，部分主站功能在边缘设备上实现，同时云端服务器用于数据的汇总和管理。...具体选择取决于系统的实际需求，包括实时性、安全性、可维护性以及云端和边缘设备的性能和可用性。
软件交付的谜团需要清晰，这就是部署与发布辩论变得令人兴奋的地方！部署和发布可以互换使用，但它们是否相同，或者您需要知道它们之间的区别？以下是优化软件部署和发布管理所需的所有答案。...目录 部署与发布：概述 软件发布和部署的 ITIL 管理 用于衡量发布和部署可扩展性的 KPI 提高发布和部署效率的主要方法 软件发布和部署示例 部署与发布：优化软件交付的明显区别！...部署与发布：主要区别 软件发布和部署可以互换使用，这让人很困惑。...因此，以下是部署与发布之间的一些关键区别， 发布 部署 软件版本是要在生产环境中交付的一组更改 部署是将构建的代码从一个受控环境转移到另一个受控环境。 经常发布用于更新生产部署中的更改。...现在我们已经讨论了部署与发布之间的根本区别以及发布管理的最佳实践，是时候了解一些现实生活中的示例了！
对于springboot项目运行，直接是 java -jar 的方式运行，如果想要放到docker中运行，有三种方式： 方式一： 1. 上传jar到服务器的指定目录 2....执行下面命令： docker update –-restart=always demo demo : 你的容器名称 方式二： 这种方式就是运行一个jdk的容器，然后挂载其中的目录到宿主机...，然后运行之后，就可以将需要运行的jar放在宿主机的挂载目录下，然后每次重新运行docker容器即可。...不用每次发布需要重新构建docker容器，只需要替换宿主机中的jar包即可 1. 在服务器中拉取jdk1.8的镜像 docker pull jdk8 2....# /jar/demo-1.0.jar 是需要运行的jar包的位置在容器中的什么位置，/jar 下面 上面就是两种部署jar包的方式，并且还可以更方便的部署～～，就是使用maven插件，一键直接部署
AI大模型本地化部署，核心在于如何在资源受限的本地环境中高效运行庞大的模型。以下是关键技术。1....模型优化与压缩：模型量化： 通过降低模型的精度（例如从32位浮点数到8位整数），显著减少模型大小和计算需求，但可能牺牲一定的精度。...驱动程序和库依赖： 解决模型运行所需的驱动程序和库的依赖问题，简化部署过程。容器化技术： 使用docker等容器化技术，可以实现一次配置，到处运行。5....模型管理与更新：模型版本控制： 有效管理模型的不同版本，方便回滚和更新。增量更新： 实现模型的增量更新，只更新模型中发生变化的部分，减少更新时间和带宽消耗。...通过这些关键技术的综合应用，可以有效地实现AI大模型的本地化部署，满足不同应用场景的需求。
利用GoogleColab部署自己的novalai云端模型，借novelai画二次元图片，auto.js制作软件进行post请求返回图片。...GoogleColab的gpu是免费的，但每天是有限额的，每天都会重置。（代码下载地址在文末） 部署前提：能够科学上网进入到GoogleColab。...一.云端部署 第一次云端部署最多半个小时，也是非常简单的。 ...(**txt2img_args,api_name="jianglaishi") ctrl+s保存后到第四步部署模型到gradio 4.部署模型到gradio： 把命令修改一下，去掉 --gradio-auth...function(){ ui.prompt.setText(goodwords) ui.unprompt.setText(badwords) }) 未经允许不得转载：肥猫博客 » 从NovelAi的云端部署到
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