企业官网建设流程全解析

推广网站的作用,上海知名 网站设计公司,网站更新前知道内容,263企业邮箱的作用本文详细介绍了如何使用Docker、Dify和DeepSeek搭建本地大模型系统。通过安装Docker环境#xff0c;部署Dify平台#xff0c;配置DeepSeek和bge-large模型#xff0c;上传私有知识库#xff0c;最终创建个性化AI助手。这种本地部署方式能让大模型学习个人专业知识#xff…本文详细介绍了如何使用Docker、Dify和DeepSeek搭建本地大模型系统。通过安装Docker环境部署Dify平台配置DeepSeek和bge-large模型上传私有知识库最终创建个性化AI助手。这种本地部署方式能让大模型学习个人专业知识实现高效查询无需依赖官方平台特别适合医生、研究人员等需要专业资料支持的用户。前几天写了一篇如何本地部署DeepSeek的文章。很多小伙伴问本地部署有什么意义本地部署的最大意义在于利用DeepSeek大模型的能力加上自己的知识库可以训练出一个符合自己需求的大模型。想象下如果你是一个医生有一堆科研资料。你想拥有一个大模型机器人学习了你所有的资料。每当你想查科研资料找到答案的时候自己问这个机器人就好了。省去了自己很多查找资料的时间这就是本地部署知识库的作用。是DeepSeek官网不具备的。因为这是训练的你的私有资料。今天就来分享下这个搭建过程。用到的工具组合是DockerDifyDeepSeekDify是基于LLM的大模型知识库问答系统里面集成DeepSeek以及私有知识库而Dify采用Docker的方式来安装01下载安装Docker首先在docker网站 https://www.docker.com/ 下载docker有Maclinux,windows可供选择。我的电脑是windows系统的因此下载Windows的。安装完成后重启系统生效。打开登录就可以使用02安装Dify登录网址 https://github.com/langgenius/dify点击Dnowload ZIP。下载到本地并解压。注意: 在本地的保存路径不要有中文字符。否则后续运行会失败windows进入powershell(不是CMD)。进入dify解压包下面的docker目录分别执行下面两条命令cp .env.example .envdocker -compose up -ddocker会拉取dify进行下载大概时间20分钟左右。下载完成重启docker 桌面软件在containers中能看到docker的这个image表示Dify下载成功。Status显示Running表示正在运行。03本地部署DeepSeek这里需要部署的是DeepSeek以及bge-large。DeepSeek的部署方法参考我之前的写的部署教程DeepSeek崩了不用怕3步快速搞定DeepSeek本地部署同时在ollama中搜索bge-large。点击进入后复制命令在命令窗口中执行复制的命令进行下载。04Dify配置大模型在浏览器中输入http://localhost/signin来到dify的登录界面进行登录进入设置在模型供应商中找到ollama点击添加大模型基础URL填 http://host.docker.internal:11434其他的都不变点击保存。添加完后能看到对应的模型再继续添加Text Embedding。这是为知识库添加bge-large模型添加完成后能看到2个模型。这样就算配置完了05搭建知识库来到Dify的主界面点击知识库。创建新的知识库上传文档点击下一步知识库 的配置可以采用默认的拉到最下面点击保存并处理会进行知识库的创建显示嵌入已完成。代表知识库导入成功点击前往文档可以看到文档已经被分段处理。06创建应用在工作室中创建空白应用创建聊天助手在聊天界面中点击添加上下文也就是你创建的知识库。将刚才创建的知识库导入进去。此时在右边的对话框中就可以输入大模型会根据知识库进行查询。在最后的界面中能看到引用自刚才创建的知识库文件。知识库创建好后你可以本地使用如果想外部访问这个知识库可以添加外部知识库API。配置好API Endpoint后就可以。当然想要让外部访问到你自己的机器网络也需要在公网上。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】