
LLM大语言模型(应用篇)
至于生产中使用哪个开放平台,首先取决于大模型的选择,以及大模型部署方案的选择,关于如何选择大模型,后面有内容详细分享。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。我现在基本上每天都在用,借助DeepSeek强推理,强思维逻辑,配合其它
以下是关于大语言模型(LLM)应用平台、开发管理平台、服务平台及社区的综合梳理,结合了搜索结果中的关键信息:
一、大模型应用平台
1 、chat助手平台
对话聊天chat助手平台,有PC上web端,有手机上App端。我手机上安装了DeepSeek和腾讯混元,不过真正使用起来大部分时候,都是在PC端使用,可以做更多事情。手机端仅仅作为知识工具来用。未来应用形态肯定是各种端侧设备与云端协同的方式,一方面需要设备匹配AI算力需求能力,一方面需要端侧模型(小模型)普及,再一方面成本要下降到普惠程度。
1.1 DeepSeek
DS确实给大模型产品,产业带来了一些不一样的东西,做到了产品能力,性能,成本综合极致性价比,官方公布在2048张H800卡,600万美元训练成本,却在推理能力方面表现如此优异!要知道OpenAI GPT-4的训练成本可是7800万美元!谷歌Gemini的训练成本1.9亿美元!
这一切归功于DeepSeek在大模型产业链上一系列工程化能力的提升。比如分布式算力调度,模型架构演进(MoE,MHA,MTP),混合精度计算,模型蒸馏裁剪技术的应用。
我现在基本上每天都在用,借助DeepSeek强推理,强思维逻辑,配合其它AI工具平台可以做很多好玩的事情,比如做PPT,做朋友圈文案图,做小红书卡片,做各种图(思维导图,流程图)。目前来看效果都不错。
平台入口:https://www.deepseek.com/
对话平台:https://chat.deepseek.com/
1.2.通义千问
通义千问是阿里智能助手平台,不光是对话,它还集成了各种效率工具和智能体。我目前用得比较多的场景是做PPT,整合应用:DeepSeek+千问PPT工具。
平台:https://tongyi.aliyun.com/qianwen/
1.3 kimi.ai
kimi.ai是月之暗面推出的平台,我用得不算多,目前应用是将它的PPT工具+DeepSeek做PPT,它做的PPT效果也不错。kimi特有优势之一支持200万汉字和无损保留上下文,体现了在长文本处理上的优势。如果是文档处理类的需求场景,比如文档概要总结,分类,信息提取都有比较优势。
平台:https://kimi.moonshot.cn/
1.4 智谱清言
智谱是我关注比较早的平台之一,一开始是关注它的开源模型ChatGLM-6B,后面又用Langchain框架结合做了一些试验性的事情。当然它的聊天助手用的相对少一些,主要现在都用DeepSeek了。
但是智谱清言助手平台还是很强大,它除了对话聊天外,多模态场景的支持比较丰富(图像,音频,视频)都支持,甚至还有数据分析能力,之前我们通过一些开源LLMOps平台做过类似场景,当时试验的效果不是很好。
平台:https://chatglm.cn/main/alltoolsdetail?lang=zh
数据分析:
1.5 腾讯元宝
元宝我用的比较少,相对来说大家可能用得多一些,毕竟最近广告那叫一个铺天盖地!
平台:https://yuanbao.tencent.com/chat
2、AIGC应用平台
2.1 哩布哩布
哩布哩布 是图像生成AI创作平台,将大模型专业AI能力,在应用层面做了降维,方便使用,在平台上面“画同款”就好了!而且现在还整合了通义视频生成模型。可以试试。关键是还可以自己训练模型。你可以在上面创作模型,图片,工作流。
平台:https://www.liblib.art/
2.2 硅基流动
硅基流动是一个综合性平台,提供模型API服务,模型微调服务。在应用端可以直接使用文本对话,图像生成,视频生成,语音生成。我用它目前主要在尝试图片+语音+视频的生成。
平台:https://cloud.siliconflow.cn/models
2.3 即梦AI
即梦是字节的一站式AI创作平台,整合了AI绘画、智能画布、视频生成等功能,支持用户快速生成连贯流畅的视频片段,并提供了丰富的模板与特效库,涵盖从动态海报到个人写真的多样化需求 。而且还支持生成后编辑。
平台:https://jimeng.jianying.com/ai-tool/home
2.4可灵AI
可灵AI是快手推出的一站式AI创意生产力平台,基于自研大模型“可灵”和“可图”,专注于提供高质量的AI视频与图像生成服务 。类似即梦AI,适合喜欢图像,视频创作的朋友。
平台:https://klingai.kuaishou.com/
二、大模型应用开发管理平台
关于应用开发管理平台,有时候会去对标LLMOps平台(基于大模型的应用开发平台或工具)。单从概念上非常接近,但是要细究起来,LLMOps它有完整的开发,部署,配置,运维能力链条,严格意义上要求要高于一般应用开发平台。
因此也就更泛化概念,当然概念事实上没有那么重要!重要的是解决的问题。
1、扣子
扣子平台是字节旗下的大模型应用开发管理平台。支持零代码或低代码构建:智能体,应用,工作流。比如我在平台上搭建了两个应用:
- 微信消息发送机器人
- V2EX站点评论助手
微信消息发送机器人,可以通过询问大模型相关问题,将大模型响应信息推送给指定微信,整个流程效果还不错,不过使用要谨慎(有微信封号风险),我在实验过程中差点被封号,以至于没有开放出来使用。
V2EX评论助手,是一个典型知识库应用。
后续实际应用开发分享内容,可以把具体实现过程分享出来。
目前扣子上已经有很多成熟有意思的应用,构建起了一个生态体系,大家可以到上面来玩一玩。比如我因为公众号有微信红包配额,所以找了一个制作微信红包封面的应用,配合玩了一把自定义微信红包封面:
通过这个应用生成的微信红包封面效果:
下次节气日可以做一些封面,发放出来让大家使用体验一下。
言归正传,扣子平台可以推荐给大家玩一玩,尤其是非技术类的朋友,如果想要体验一下大模型应用开发的话。平台地址:https://www.coze.cn/
2、Dify.AI
Dify生成式AI应用创新引擎。是开源的LLM应用开发平台,官方介绍:提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力,轻松构建和运营生成式 AI 原生应用。
平台地址:https://dify.ai/zh
因为开源,自然就多了很多玩法。尤其适合技术类朋友,在本地部署慢慢玩。我在本地机器部署了,像这样:
可以创建聊天助手,Agent,工作流。可以支持模型配置管理,比如我在本地之前部署了deepseek-r1-7b模型,整合起来一起玩,还是很愉快的!
3、FastGPT
FastGPT应用开发管理平台,类似Dify,相比较起来FastGPT侧重于知识库的构建。平台地址:https://fastgpt.cn/
三、大模型服务平台
大模型服务平台,主要提供模型Maas(模型即服务)的服务平台。是各个大模型玩家的模型开放服务平台,需要有一些技术背景的朋友适合玩。
1、模型服务灵积
灵积服务平台是阿里旗下的模型服务开放平台,需要登录才能访问,像这样:
模型广场:
插件广场:
2、智谱AI大模型开放平台
智谱大模型开放服务平台,即ChatGLM系列。
其它还有很多,每个大模型厂商都有自己的开放平台。像DeepSeek,百度,百川,月之暗面,腾讯,讯飞就不一一列举了,大同小异。至于生产中使用哪个开放平台,首先取决于大模型的选择,以及大模型部署方案的选择,关于如何选择大模型,后面有内容详细分享。
四、大模型社区
大模型社区,就等价于我们目前的代码托管开源平台,国外github,国内gitee。当然,大模型社区作为使用者,我们关注两个方面:
- 模型
- 数据集
1、魔搭社区
魔搭社区,阿里的平台:https://modelscope.cn/my/overview
2、 Huggingface 社区
Huggingface社区,是国外的平台。要访问,需要科学上网,至于如何才能科学上网,就需要各位去科学了!当然,技术类的朋友应该都没有问题。
平台地址:https://huggingface.co/models
五、大模型评测平台
大模型测评平台,从多维度进行各大厂商的大模型进行能力评测,为我们在生产中选择模型提供了一个参考维度。
1、司南OpenCompass
平台:https://opencompass.org.cn/home
测评集社区:
榜单规则:
测评榜单:
可以看到从多个能力维度的评测:语言,知识,推理,数学,代码,指令跟随。
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。
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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。
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