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视频说明地址 https://www.bilibili.com/video/BV1BF4m1u769/ 【创新思考】1使用x86架构Nvidia消费显卡12G显存搭建智能终端将大模型本地化部署语音交互机器人设计初步设计 慢慢的1-2B的小模型也发展起来。 在消费显卡上面的显存也足够运行了。让设备在终端运行速度更快了。 服务端虽然也可以解决智能化但是本地的优势是速度快离线。
市面上大部分的都是基于 arm 做android 应用开发。 有个局限性就是算力不够。
但是使用x86 和消费显卡可以解决这个问题。相对的功耗也增加了。 这些智能设备可以固定使用电源供电。
并不是要解决所有问题只解决特殊的需要离线的速度快的智能计算场景上。
2基于大模型的语言交互方案
基于大模型的语言处理 3在边缘端持函数调用的模型chatglm3qwen7b
目前有两个模型支持函数调用chatglm3 qwen7b 都可以在本地部署。 使用 8bit 量化版本部署内存占用在 8G 左右。
之前的技术调研研究过
使用Xinference框架部署Qwen和ChatGLM3的大模型支持函数调用
https://yanghuaiyuan.blog.csdn.net/article/details/135964461
函数调用是 OpenAI GPT-4 和 GPT-3.5 Turbo 模型的高级特性它使得模型能够根据用户指令决定是否调用相应的函数以结构化的格式返回信息而不是仅提供普通的文本回答。 这种整合了大型语言模型与外部工具及API的能力显著增强了模型的应用潜力。
例如要获取实时天气信息ChatGPT 本身不具备实时数据函数调用则开辟了一条通道使得 AI 能够与外部系统互动如接入信息检索系统、查询实时天气、执行代码等。 这使得基于大型语言模型的智能代理能够执行更为复杂的任务大幅提升了模型的实用性和应用领域的广度。
在接下来的内容中我们将演示如何利用 Xinference 在本地部署大语言模型 Qwen并实现类似 OpenAI 的函数调用。此外我们将评估 ChatGLM3 和 Qwen 在特定数据集上函数调用的准确性 并分析其出错的潜在原因。这些评估将帮助我们更深入地理解这些模型的能力和限制为实际应用提供洞见。
然后就可以根据相关的天气预报开发特定函数接口实现了。
使用 xinference 启动成
4硬件设备MX3060 有12G显存
并不需要去自己制作设备有现成的使用游戏小主机就可以。 然后再配合触摸屏实现。
还真的有这么小的MX3060显卡设备 https://item.jd.com/10094149248405.html
再配合电容屏 10英寸1024*600触摸屏 https://item.jd.com/44632987581.html#crumb-wrap
5创新就是利用现有的技术创新
组合创新对现有技术进行理解思考。 能不能有新的方案带来不一样的体验。
为啥要在设备端部署大模型。 因为模型的运行需要大量的资源消耗同时也存在热点问题高峰问题。 需要海量的资源去提高吞吐量。
但是要是模型在边缘端完成了主要的运行就可以降低服务端的负载。 同时在边缘端也可以降低延迟提高响应速度也可以进行离线计算。
6设备外形
外形设计成这样可以使用现成的壳子因为没有人帮忙设计外壳。
https://item.jd.com/10077452549041.html#crumb-wrap
