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旅游网站的设计的前提,遵义建设厅网站首页,网络营销推广方法有哪几种,上海建站seo#x1f407;明明跟你说过#xff1a;个人主页 #x1f3c5;个人专栏#xff1a;《深度探秘#xff1a;AI界的007》 #x1f3c5; #x1f516;行路有良友#xff0c;便是天堂#x1f516; 目录 一、FastChat 介绍 1、大语言模型本地部署的需求 2、FastChat 是什… 明明跟你说过个人主页 个人专栏《深度探秘AI界的007》  行路有良友便是天堂 目录 一、FastChat 介绍 1、大语言模型本地部署的需求 2、FastChat 是什么 3、FastChat 项目简介 二、FastChat 系统架构详解 1、controller 2、model_worker 3、openai_api_server 4、web UI 前端 一、FastChat 介绍 1、大语言模型本地部署的需求 为什么明明有 ChatGPT、Claude 这些在线服务可用大家还要花大力气去做 大语言模型本地部署 呢 其实就像吃饭一样有人喜欢外卖云服务也有人更爱自己下厨本地部署 本地部署大模型有它独特的“香味” 1. 数据隐私更安全 我的数据不能让别人看 很多企业、科研机构处理的是 敏感信息 医疗记录 客户数据 源代码和商业机密
使用云服务意味着数据需要传到第三方平台哪怕再加密也不能百分百安心。 而本地部署模型所有数据都在自己控制的服务器上更放心、更合规 ✅ 2. 节省长期成本 短期看云服务便宜但当你要大量调用时 模式价格☁️ 云服务调用 GPT-4\(0.03-\)0.06 每 1000 tokens 本地部署初期成本高长期几乎免费 举个例子一个公司每天调用 100 万 tokens大概要花 1400/月 但买一块 3090 显卡部署个 13B 模型几个月就回本了 3. 更高的响应速度 可定制性 云服务 网络请求排队可能延迟高 功能受平台限制无法修改底层逻辑
而本地模型 “零延迟”响应特别在内网系统里 可定制模型行为、系统提示、输出格式 自由微调打造“自己风格”的 AI 2、FastChat 是什么 FastChat 是一个开源的多用户聊天系统可以用来部署和运行类似 ChatGPT、Claude、Gemini 这样的 大语言模型LLM。 你可以用它 本地部署自己的对话机器人 测试多个 AI 模型进行对比比如 LLaMA、ChatGLM 等 提供网页版聊天界面就像 ChatGPT 一样  ️ FastChat 有哪些功能 功能描述 聊天接口提供 Web 聊天界面和 API可多人同时使用 模型接入支持 Hugging Face 上的多个模型如 LLaMA、Baichuan、Qwen 等️ 模型微调可以加载自己微调过的模型进行聊天♂️ 多模型对比可以开启“模型竞技场”让多个模型同时回答同一个问题看谁更厉害 评估与打分支持人工打分让你评估不同模型的优劣 3、FastChat 项目简介 背景介绍 FastChat 是由 LMSYS 团队全名 Large Model Systems Organization开发的一个开源项目。 你可能听说过他们另一个更出名的作品 Vicuna—— 基于 LLaMA 微调的高质量开源对话模型能和 ChatGPT 正面刚 为了解决「部署 Vicuna 太麻烦」「多模型对比不方便」等问题LMSYS 团队推出了 FastChat一站式搞定部署、聊天、对比评测的问题 LMSYS 是谁 LMSYS Large Model Systems Organization 这是一个由 UC Berkeley 等高校研究人员组成的团队致力于 构建开源可复现的大模型系统 推动多模型评测标准和开源生态 让更多人能用上高质量的大语言模型
他们的代表作品有 项目简介 Vicuna基于 LLaMA 的开源对话模型表现媲美 ChatGPT⚔️ Chatbot Arena多模型“盲测擂台”用户评估模型优劣⚡ FastChat支撑 Arena 和 Vicuna 部署的核心框架 开源地址 GitHub 项目主页https://github.com/lm-sys/FastChat 官方博客和文档LMSYS Org 二、FastChat 系统架构详解 1、controller controller 是 FastChat 的“大脑指挥官”负责管理多个模型 worker 的调度和健康检查确保请求高效、稳定地路由给合适的模型。 controller 主要职责 功能说明 模型调度将用户请求分发给合适的 worker通常是可用、负载低、匹配模型的那个 状态监控实时追踪每个 worker 是否在线、负载如何、运行哪个模型等 注册管理worker 启动时会向 controller 注册controller 会记录信息 请求路由接收到 API 请求后根据策略决定调用哪个模型并返回结果 模型选择可支持多个不同模型如 Vicuna, LLaMA, ChatGLM, Qwen 等共存并按需调用 控制流 1️⃣ 启动时 每个 worker模型服务进程会向 controller 注册报告它的模型名称、负载、可用性等。 controller 将所有注册信息保存于内存中形成“模型注册表”。
2️⃣ 请求到达时 用户请求到达 FastChat 的 API 层如网页 UI 或 REST 接口。 API 层调用 controller 查询当前可用的模型 worker。 controller 根据负载、模型匹配等规则返回一个最合适的 worker 地址。 请求被转发到该 worker执行推理并返回结果。 心跳机制Health Check 每个 worker 会定期例如每 10 秒发送“心跳”到 controller。 如果某个 worker 长时间未响应controller 会将其标记为不健康从路由表中移除。 ⚖️ 调度策略负载均衡 默认策略是 轮询 负载感知也可以定制 多用户分流 动态优先模型 实验性模型隔离 总结一句话 controller 是 FastChat 的“交通指挥员”确保请求高效分发、模型稳定响应是系统调度的中枢核心 2、model_worker 一句话概括 model_worker 是 FastChat 中负责“搬出大脑”的角色加载并运行大模型专职处理用户的推理请求。 你可以把它理解成 ️ 用户提问 → controller 分配任务 → model_worker 调用大模型生成回答 → ✉️ 返回给用户 model_worker 的核心职责 功能说明 加载模型支持多种大语言模型LLaMA、Qwen、ChatGLM、Baichuan、Mistral 等⚙️ 模型推理接收输入 Prompt执行推理并返回响应内容️ 管理配置如最大输入长度、温度、top_p、stop token 等参数❤️ 心跳上报向 controller 定时报告状态是否健康、负载、IP/端口 性能优化支持多线程、批量推理、使用 vLLM / Transformers 推理引擎 多角色支持可配置模型角色名、个性化系统提示词System Prompt等 ️ 支持的推理后端 推理引擎说明 transformers标准 PyTorch 推理⚡ vllm高性能、支持批量、吞吐更强 GGUF使用 llama.cpp 加载量化模型 MockModel用于调试或演示不加载模型 常见用途场景 场景说明单人测试本地部署 1 个 model_worker 聊天团队并发多 worker controller 自动调度模型竞技多模型同时上线让用户投票谁更聪明企业服务后端接 LangChain / 自定义系统统一接入大模型能力 3、openai_api_server 一句话概括 openai_api_server 是 FastChat 提供的“OpenAI 接口翻译器”兼容 OpenAI 的 Chat API如 chat/completions方便开发者无缝替换 GPT 接口接入自部署大模型。 你可以把它看作是 「用你熟悉的 OpenAI API调你自己的 Vicuna、ChatGLM、Qwen」 为什么需要这个模块 现代很多应用如 LangChain、Flowise、AutoGen、私人助理等默认调用的是 OpenAI 的 API POST /v1/chat/completions Authorization: Bearer sk-xxx 但如果你用本地模型怎么办️ ✅ 用 openai_api_server你就能把这些请求“接住”并转发到你自己的模型上。 请求示例就像 OpenAI 一样 curl http://localhost:8000/v1/chat/completions -H Content-Type: application/json -H Authorization: Bearer sk-fake-key -d {model: vicuna-13b,messages: [{role: system, content: 你是一个有帮助的助手。},{role: user, content: 你好}],temperature: 0.7,stream: true} 你可以直接用在 LangChain / LlamaIndex / Autogen Postman / Insomnia 浏览器/网页 UI 自建 API 调用代码 4、web UI 前端 FastChat 提供了一个开箱即用的 Web UI外观和体验类似 ChatGPT可通过浏览器访问本地部署的大语言模型支持聊天、多轮对话、流式输出、多模型切换等功能。 使用目的 这个 Web UI 让你 无需写代码即可使用本地大模型 通过网页直接访问你的 Vicuna、ChatGLM、Qwen 等模型 体验 ChatGPT 风格的多轮对话与推理响应 主要特性一览 特性说明️ ChatGPT 风格界面类似 ChatGPT 的左侧对话列表 中间聊天框布局 多轮对话支持保留上下文实现连续问答 多模型切换可在多个本地模型之间随时切换⚙️ 参数可调temperature、top_p 等推理参数支持界面调节✍️ 自定义 System Prompt每轮对话支持个性化系统提示词人格设定 流式输出像 ChatGPT 一样逐字显示回复内容 响应式布局支持移动端访问和使用 每一次的分享都是一次成长的旅程感谢您的陪伴和关注。希望这些文章能陪伴您走过技术的一段旅程共同见证成长和进步 让我们一起在技术的海洋中探索前行共同书写美好的未来