国内主流AI大模型架构及应用场景深度分析2024年最新版

是一个功能强大、架构灵活的行业应用解决方案，能够高效地将AI大模型部署到企业私有环境，包括私有云部署和本地部署，其重要优势包括：先进的应用架构和模型算法，卓越的性能，高质量的模型训练能力，全面的客户支持服务，稳定高效的技术运行和完善的运营保障体系等。因此，在决策私有化部署前，需要综合考虑企业的实际需求、预算限制和项目风险，做出明智的决策。总之，企业AI大模型私有化部署的解决方案、部署流程和报价应着

你可能会问，Agent 到底是什么呢？简单来说，Agent 就是能够在一定环境中自主感知、决策和行动的实体。它可以是一个软件程序、一个机器人，甚至是一个复杂的系统。Agent 的核心在于自主性，也就是能够自主完成特定的任务。举个例子，我们日常使用的智能语音助手，比如 Siri、Alexa 或者小爱同学。当你对它说话时，它能理解你的意思，回答你的问题，甚至帮你完成一些操作。这些智能助手就是典型的 A

大模型量化技术通过减少模型参数的精度，显著降低了模型的存储和计算需求，同时尽量保持模型性能。不同的量化方法（如PTQ、QAT、QAF）和量化粒度（如逐层、逐通道）可以根据具体需求选择，以实现模型的高效部署。AWQ（Activation-aware Weight Quantization）和AutoAWQ是基于激活感知的权重量化技术，主要用于在不显著损失精度的情况下，将大型语言模型（LLM）的权重压

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随着大模型（如 GPT-4、BERT、GPT-3.5 等）在自然语言处理、图像识别、医疗诊断等领域的广泛应用，如何构建高效、灵活的架构来支持大模型在复杂场景下的应用变得至关重要。本文将详细介绍几种常见的大模型应用架构设计模式，包括路由分发架构、大模型代理架构、基于缓存的微调架构、面向目标的 Agent 架构、Agent 智能体组合架构以及双重安全架构设计模式。

当我们谈论人工智能（AI），机器学习（Machine Learning），深度学习（Deep Learning），以及大模型（Large Models）时，实际上是在讨论人类如何让计算机学会像我们一样思考、学习和做出决策的技术。但是很多人都分不清他们之间的区别。

最新的LangChain中LangChain 表达式语言（LCEL）已经成为了主流。LCEL是一种轻松地将链组合在一起的声明性方式。LCEL 从第一天起就被设计为支持将原型投入生产，无需更改代码，从最简单的“提示 + LLM”链到最复杂的链。LCEL基本样例: prompt + model + output parser。

你有没有想过，当你在填写登录表单时，为什么会有验证码？为什么它们有时候那么复杂，让人头大？而有时候又显得那么弱智？今天，我们一起探讨一下如何用 Python 爬虫识别各种验证码，让你的爬虫项目自由冲浪！

工欲善其事，必先利其器，学习编程也是一样的道理，一个好的IDE（集成开发环境）能够让你事半功倍。PyCharm是由JetBrains公司开发的Python集成开发环境，目前在深度学习领域应用广泛，而Conda是一个开源的包、环境管理器，可以在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，能够在不同的环境之间切换，二者结合会让大家在编写和调试深度学习代码时得心应手，今天小小万就给大家介绍一下PyChar