企业官网建设流程全解析

无极领域0基础12天精通网站建设,合肥网站建设哪家好价格,网站托管服务适合,成都十大广告公司排名在人工智能技术飞速发展的今天#xff0c;大型语言模型(LLM)已成为技术创新的核心驱动力。 本文将手把手教你使用高性能推理引擎vLLM部署Qwen大模型#xff0c;并提供Python和Java两种语言的实现代码#xff0c;帮助不同技术背景的开发者快速上手。 一、环境准备#xff1…在人工智能技术飞速发展的今天大型语言模型(LLM)已成为技术创新的核心驱动力。本文将手把手教你使用高性能推理引擎vLLM部署Qwen大模型并提供Python和Java两种语言的实现代码帮助不同技术背景的开发者快速上手。一、环境准备硬件与软件配置1.1 推荐硬件配置我们使用的云主机配置如下可根据预算调整配置项参数最低要求GPU类型RTX 4090 [24G]RTX 3090 [24G]GPU数量11CPU核数8核4核内存15GB8GB系统盘200GB100GB带宽32Mbps10Mbps二、搭建vLLM推理环境2.1 创建Python虚拟环境conda create -n vllm python3.12.7 conda activate vllm  ### 2.2 安装vLLM引擎 plaintext pip install --upgrade pip pip install vllm0.7.3 # 约20分钟验证安装pip show vllm三、模型部署实战3.1 下载Qwen模型mkdir -p /data/models/Qwen/Qwen3 cd /data/models/Qwen/Qwen3modelscope download --model Qwen/Qwen3-0.6B --local_dir /data/models/Qwen/Qwen33.2 启动API服务CUDA_VISIBLE_DEVICES0 nohup python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /data/models/Qwen/Qwen3 --served-model-nameQwen3-0.6B --dtypebfloat16 --trust-remote-code --devicecuda --max-model-len1024 --tensor-parallel-size1 --gpu-memory-utilization0.85 --enable-reasoning --reasoning-parser deepseek_r1 --port 8801 --api-key token-123456 3.3 服务验证curl 调用curl http://js2.blockelite.cn:8801/v1/models -H Authorization: Bearer token-123456Python调用import requests url http://js2.blockelite.cn:13789/v1/models headers {Authorization: Bearer token-123456} response requests.get(url, headersheaders) print(response.json())Java调用Bean public RestTemplate restTemplate() { RestTemplate template new RestTemplate(); template.getInterceptors().add((request, body, execution) - { request.getHeaders().add(Authorization, Bearer token-123456); return execution.execute(request, body); }); return template; }GetMapping(path /qwen/chat, produces application/json;charsetUTF-8) public MapString, Object qwenChat() { returnthis.restTemplate.postForObject(http://js2.blockelite.cn:13789/v1/models, Map.class); }四、模型交互实现4.1 基础对话功能PostMan 调用Python调用from openai import OpenAI client OpenAI( base_urlhttp://js2.blockelite.cn:8801/v1, api_keytoken-123456 ) response client.chat.completions.create( modelQwen3-0.6B, messages[ { role: system, content: 你出身在一个中医世家你也是一位德高望重的老中医}, { role: user, content: 我最近睡眠不好你能给我一些建议吗?} ] ) print(response.choices[0].message.content)Java调用Bean public RestTemplate restTemplate() { RestTemplate template new RestTemplate(); template.getInterceptors().add((request, body, execution) - { request.getHeaders().add(Authorization, Bearer token-123456); return execution.execute(request, body); }); return template; }PostMapping(path /qwen/chat, produces application/json;charsetUTF-8) public MapString, Object qwenChat(RequestBody UserMessageDTO dto) { ModelChatEntity modelEntity new ModelChatEntity().setModel(Qwen3-0.6B); modelEntity.getMessages().add(new ModelChatEntity.Message().setRole(system).setContent(你出身在一个中医世家你也是一位德高望重的老中医)); modelEntity.getMessages().add(new ModelChatEntity.Message().setRole(user).setContent(我最近睡眠不好你能给我一些建议吗?)); returnthis.restTemplate.postForObject(http://js2.blockelite.cn:13789/v1/chat/completions, modelEntity, Map.class); }五、总结环境准备基于某云的云主机配置RTX 4090测试基本上够用了而且比较实惠可以按小时、天、月租用硬件安装vLLM在安装vLLM时有个坑就是基于默认的配置在启动大模型时报一个错一直启动失败后来版本降到0.7.3时才解决下载大模型根据实际需要下载不同公司不同的尺寸的大模型在些为了快速测试我选用了阿里的千问3大模型 0.6b不过大概也要30分钟左右要看具体网络环境了调用大模型主要使用了Java写了调用示例为了测试简单选用了Spring MVC的RestTemplate当然Spring也顺应形势快速添加了Spring AI子项目生产环境建议采用。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】