AI转型必看：三种服务方式助你轻松玩转大模型，小白也能轻松收藏学！-北京尧图网络

本文介绍了企业进行AI转型时在选择算力服务方面有三种方式本地部署、使用云服务、混合服务。这三种方式分别对应私有云、公有云和混合云。文章详细分析了每种方式的特点和适用场景并指出企业可以根据自身情况选择合适的服务方式以降低成本、确保数据安全并提升系统稳定性。对于不懂技术的企业建议先咨询专业人士避免盲目投入。“ AI转型模型可以选择三种服务方式分别对应不同的场景。”最近有一些企业准备上AI但不知道该怎么做特别是不知道该买算力服务器还是使用云服务是不是买了之后模型就只能用一个模式不能再换了所以今天我们就来普及一些简单的基础知识。对一些传统领域或者不了解互联网技术的人来说AI是一个很高大上的东西就是听别人说但又不知道该怎么做是不是要花很多钱。其实AI转型如果确定下来之后成本主要分在两块一块是模型服务也就是算力问题第二块就是系统开发成本也就是技术成本。第二块系统开发和传统的技术开发没什么区别唯一的区别就是使用的技术栈不同需要技术人员懂得AI应用技术比如说RAGAgent开发对纯粹的AI应用来说不需要懂神经网络Transformer架构等甚至对模型训练和微调都不需要懂。只需要知道AI能应用于哪些场景能解决哪些问题然后使用现成的框架去封装业务功能即可。所以下面我们来着重讲一下算力问题从目前AI行业的发展现状来说大模型的爆发式发展已经过去了模型厂商也摸索出了具体的业务模式和商业模型简单来说就是模型公司已经知道该怎么赚钱了。比如说今年上半年各大模型厂商还提供了大量的免费使用额度但最近几个月开始慢慢变成了收费功能当然这个并没有什么问题毕竟企业想发展就要赚钱。只不过很多人白嫖的人就白嫖不了了。从企业应用来说解决算力问题有三种方式和传统的云服务互联网服务的模型相同。简单来说有三种方式本地部署使用云服务混合服务这个对应着三种云服务私有云公有云和混合云。本地部署就类似于私有云自己买服务器或者租别人的服务器自己部署模型自己维护成本最高但最安全如果对数据安全要求比较高的行业比如说政务医疗金融等领域大多会选择这种方案。第二种云服务就是直接使用第三方模型厂商的模型服务比如说阿里云的千问腾讯的混元模型或者deepseekkimi等国内模型服务再或者使用gptclaude等国外服务厂商。云服务的好处是你不需要自己部署和维护模型模型完全由第三方提供我们只需要使用他们提供的对外接口即可最简单根据用量付费成本可控。遇到不好用的模型或者模型升级直接切换即可。坏处就是数据安全问题由于使用第三方服务数据可能会存在泄漏的风险但对一些行业来说这个完全无影响比如说电商行业使用第三方模型服务快速生成营销文案或者设计人员使用第三方模型服务快速生成设计稿。混合服务其实是上面两种的结合对一家企业来说有一部分核心业务数据属于机密数据但有些数据就属于公开数据这时就可以让一些公开的AI服务使用第三方云服务这样前期可以快速降低企业成本验证可行性。然后一些涉及到企业核心数据的东西就选择本地部署的方式这样从架构上对不同的业务做隔离就可以大大降低企业数据泄漏的风险并提升系统稳定性。所以对一些企业来说特别是非互联网行业或者成本有限的企业前期可以使用第三方服务做技术开发验证业务可行性如果能确定解决业务问题然后再根据数据安全成本控制以及用户量等多个方面来判断是否需要本地部署大概需要多少算力资源降低企业运营成本。总之对企业来说如果不懂技术又想搞AI可以先找专业人士做个简单咨询避免出现两眼一抹黑投入大量资金人力最后发现什么问题都解决不了。大模型的知识又多又杂到底怎么学做这行久了被问最多的问题就一个大模型的知识又多又杂我到底先学啥翻了一堆资料看啥都像重点结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍零基础、应届生、转行的都适用。跟着走至少方向不乱、不瞎忙学完拿得出手。第一阶段10天初阶应用这一阶段就一个目标把大模型真正玩明白不是只会聊天那种而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。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天高阶应用这阶段正式进实战目标很实在做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库一个 agent 对话机器人。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…走完这 30 天Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用简历上也敢写大模型应用开发了。第三阶段约20天动手微调学到这你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调搞出垂直领域的专用小模型。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…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。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗想要入局AI大模型赛道、抢占行业红利的朋友微信扫描下方CSDN官方认证二维码即可100%免费领取全套学习资料第四阶段20天商业闭环部署落地技术学完落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。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…想要入坑大模型的朋友给大家准备了一份2026 年最新 AI 大模型全套学习资料1、大模型系统化学习路线2、大模型学习视频教程3、大模型学习书籍电子文档4、AI大模型最新行业报告5、大模型项目实战配套源码6、2026大模型大厂面试真题7、为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。8、适合谁学传统后端 / Java / 前端开发想转型 AI 应用大学生、应届生想拿更好的 offer产品经理、运营想武装职业竞争力技术负责人想给团队落地提效学习是反人性的但回报是真金白银。技术会更新赛道会切换但只要你先动手机会就永远站在你这边。9、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。想要入局AI大模型赛道、抢占行业红利的朋友微信扫描下方CSDN官方认证二维码即可100%免费领取全套学习资料好了就写到这。路线是死的人是活的卡住了随时来问我。觉得有用就点个收藏别让它进收藏夹吃灰——动起来比啥都强。

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