跟着短期海内野生智能DeepSeek的开展，愈来愈多的企业需要布置自己的 AI 年夜模子。
原文将具体介绍怎样正在企业情况中布置战劣化 AI 年夜模子，完毕宁静可控的智能化使用。
1、软件情况准备
1.根底 装备请求
效劳器设置倡议：
# 最高设置请求
CPU: 32中心 64线程
内乱存: 256GB DDR4
GPU: NVIDIA A100(80GB) x 4
保存: 2TB NVMe SSD
收集: 25Gbps网卡
#举荐 设置
CPU: 64中心 128线程
内乱存: 512GB DDR4
GPU: NVIDIA A100(80GB) x 8
保存: 4TB NVMe SSD
收集: 100Gbps网卡
2. 情况初初化
体系情况设置：
#装置 CUDA情况
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
#装置 cuDNN
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.7.0.84_cuda11-archive.tar.xz
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
2、硬件情况设置
1.根底 情况装置
布置根底组件：
#创立 Python假造情况
python -m venv llm_env
source llm_env/bin/activate
#装置 根底依靠
pip install torch torchvision torchaudio
pip install transformers accelerate
pip install bitsandbytes
2. 模子准备
获得模子文献：
# 下载模子
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_path = "meta-llama/Llama-2-70b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
3、散布式布置
1. DeepSpeed设置
劣化布置战略：
# DeepSpeed设置文献
ds_config = {
"fp16": {
"enabled": True
},
"zero_optimization": {
"stage": 3,
"overlap_co妹妹": True,
"contiguous_gradients": True,
"reduce_bucket_size": 5e7
},
"gradient_accumulation_steps": 1,
"train_batch_size": 32
}
2. 多机布置
散群设置剧本：
# 启用散布式锻炼
deepspeed --hostfile=hostfile \
--include localhost:0,1,2,3 \
train.py \
--deepspeed ds_config.json
4、功用劣化
1. 质化劣化
截至模子质化：
# INT8质化
from transformers import BitsAndBytesConfig
quantization_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_8bit=True,
llm_int8_threshold=6.0,
llm_int8_skip_modules=None
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_path,
quantization_config=quantization_config
)
2. 拉理加快
劣化拉理功用：
# FP16拉理
model = model.half().cuda()
# 批处置拉理
@torch.no_grad()
def batch_inference(prompts, batch_size=4):
results = []
for i in range(0, len(prompts), batch_size):
batch = prompts[i:i+batch_size]
inputs = tokenizer(batch, return_tensors="pt", padding=True)
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
results.extend(tokenizer.batch_decode(outputs))
return results
5、API效劳布置
1. FastAPI布置
建立效劳交心：
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class Query(BaseModel):
text: str
max_length: int = 100
@app.post("/generate")
async def generate(query: Query):
inputs = tokenizer(query.text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=query.max_length)
return {"response": tokenizer.decode(outputs[0])}
2. 背载均衡
设置下可用：
# Nginx设置
upstream llm_backend {
server 127.0.0.1:8000;
server 127.0.0.1:8001;
server 127.0.0.1:8002;
}
server {
listen 80;
location / {
proxy_pass http://llm_backend;
}
}
6、监控取保护
1.功用 监控
布置监控体系：
#装置 Prometheus
docker run -d \
-p 9090:9090 \
-v ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
prom/prometheus
#装置 Grafana
docker run -d \
-p 3000:3000 \
grafana/grafana
2. 日记办理
设置日记汇集：
import logging
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
handlers=[
logging.FileHandler('llm_service.log'),
logging.StreamHandler()
]
)
根据上述设置计划，您就能够胜利布置企业级AI年夜模子效劳。记着，年夜模子布置是一个庞大的工程，需要正在功用、本钱战可用性之间找到均衡。
出格提醒：
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