在内网中搭建大模型环境,首先需要考虑硬件设备。大模型需要大量的存储空间和高性能的计算设备,因此在配置硬件时,需要充分考虑这些需求。
其次,对于镜像方式的使用,如果选择在局域网内配置http镜像源,可以优先选择一个可靠的镜像站点,确保网络通畅,方便后续操作。同时,也可以考虑采用私有化解决方案进行数据保护,如蒲公英科技推出的通鉴大模型,采用纯内网部署方式。这种方式不仅保证了数据的敏感性,同时也能提供优秀的AI处理性能。
需要注意的是,对于大型模型的部署,尽管我们可以进行算法压缩来降低对算力资源的需求,但依旧需要相当大的计算资源。因此,除非具备足够的硬件设备,否则可能需要借助云计算等方式来进行模型部署。总的来说,搭建大模型环境是一项复杂的工程,既需要强大的硬件支持,又需要合理的软件配置和数据处理策略。
除了前面提到的情况,内网种的大模型环境需要重点考虑网络传输环境,模型运算过程中的状态数据和临时数据需要及时快速的传输,规模环境下需要采用40G或是100G的网络模块
镜像方式提供更简便的部署方式,存在多个模型或是多个版本的模型并存的环境中,镜像能够有效节省管理成本,提升部署效率
在银行行业中,大语言模型和银行AI大模型的应用越来越广泛,因此搭建大模型环境是非常必要的。对于内网中的大模型环境搭建,可以考虑以下几个方面:
至于是否需要自己搭建镜像,这取决于具体情况。如果内网中已经有相应的镜像可以使用,可以直接使用;如果没有,可以考虑自己搭建镜像,以便更好地管理和维护大模型环境。