一、简介[十、知识库-模型大语言模型预训练][十一、知识库-模型:大语言模型微调]介绍了大语言模型的预训练和微调接下来对大语言模型的服务端实现。二、DeepSeekMode类根据之前使用的python web框架django来写大语言模型的post调用。这里用的是deepseek的模型所以首先定义一个DeepSeekMode类使用transformers来加载模型及模型调用。import threading import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TextIteratorStreamer import json from typing import Dict, List, Optional, Generator, Union # 注意model_url是模型路径model_name是模型名称 from common.info import model_url, model_name class DeepSeekModel: def __init__(self, model_path: str, device: str None): 初始化DeepSeek模型 model_path: 模型路径 device: 设备类型 (auto/cuda/cpu) self.model_path model_path self.device device if device else cuda if torch.cuda.is_available() else cpu print(f正在加载模型: {model_path}) print(f使用设备: {self.device}) # 加载tokenizer和模型 self.tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_codeTrue) self.model AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_path, torch_dtypetorch.float16 if self.device cuda else torch.float32, device_mapauto if self.device cuda else None, trust_remote_codeTrue ) # 如果使用CPU且没有device_map需要手动移动模型到设备 if self.device cpu: self.model self.model.to(self.device) print(模型加载完成!) def chat(self, messages: List, max_length: int 88888, temperature: float 0.7, top_p: float 0.9, do_sample: bool False, stream: bool True) - Union[str, Generator[str, None, None]]: 生成文本回复 messages: 对话历史消息列表 max_length: 最大生成长度 temperature: 温度参数 top_p: 核采样参数 do_sample: 是否采样 stream: 是否使用流式生成 Returns: 生成的文本或生成器 # 使用apply_chat_template格式化对话 text self.tokenizer.apply_chat_template( messages, tokenizeFalse, add_generation_promptTrue ) # 编码输入文本 inputs self.tokenizer.encode(text, return_tensorspt).to(self.device) # 检查输入长度是否超过最大长度 input_length inputs.shape[1] if input_length max_length: raise ValueError(f输入长度({input_length})已超过最大长度限制({max_length})) # 生成参数设置 generation_config { input_ids: inputs, max_new_tokens: max_length - input_length, # 只计算新生成的token temperature: temperature, top_p: top_p, do_sample: do_sample, pad_token_id: self.tokenizer.eos_token_id, repetition_penalty: 1.1 } if stream: # 流式生成 def stream_generator(): streamer TextIteratorStreamer( self.tokenizer, skip_promptTrue, skip_special_tokensTrue ) # 更新生成配置添加streamer generation_kwargs { **generation_config, streamer: streamer } # 在单独的线程中生成 thread threading.Thread( targetself.model.generate, kwargsgeneration_kwargs ) thread.start() # 从streamer获取生成的文本 for new_text in streamer: yield new_text # 等待线程完成 thread.join() return stream_generator() else: # 非流式生成 with torch.no_grad(): outputs self.model.generate( **generation_config ) # 解码生成结果跳过输入部分 response self.tokenizer.decode( outputs[0][input_length:], skip_special_tokensTrue ) return response def chat_stream(self, messages: List, temperature): result self.chat(messagesmessages, temperaturetemperature, streamTrue) for chunk in result: # print(chunk, end, flushTrue) chunk { message: { role: assistant, content: chunk } } yield f{json.dumps(chunk)}\n\n三、Controller层的HTTP接口定义好DeepSeekModel类后在服务启动时初始化加载模型。model DeepSeekModel( model_pathmodel_url, devicecuda if torch.cuda.is_available() else cpu )定义POST 流接口方法def chat(request): 聊天补全接口 try: body json.loads(request.body) messages body[messages] temperature body[temperature] response StreamingHttpResponse(model.chat_stream(messagesmessages, temperaturetemperature), content_typetext/event-stream) response[Cache-Control] no-cache response[X-Accel-Buffering] no # 禁用Nginx缓冲 return response except Exception as e: logger.error(f/llm/chat错误: {e}) res HttpResponse(json.dumps({error: str(e)}), content_typeapplication/json) res.__setitem__(Access-Control-Allow-Headers, x-requested-with,content-type) res.__setitem__(Access-Control-Allow-Credentials, true) res.__setitem__(Access-Control-Allow-Origin, *) return res四、PostMan调用服务启动后调用chat 接口传参是messages数组和temperature温度。注意messages数组对象中的role字段对应三个角色消息system是系统消息user是用户提问的消息assistance是模型回答的内容。如何系统的学习大模型 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。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段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】