在本文中，我们将以chatglm6b为例详细介绍GPU云主机搭建AI大语言模型的过程，并使用Flask构建前端界面与该模型进行对话。

        点击上方“JavaEdge”，关注公众号设为“星标”，第一时间纵览好文！1前言实体是领域模型中的领域对象。传统开发人员总将关注点放在数据，而非领域。因为在软件开发中，DB一直占据主导，因此首先考虑的是数据的属性(即数据库的列)和关联关系(外键关联)，而非富有行为的领域概念

人工智能生成内容（AIGeneratedContent，AIGC）近年来成为了非常前沿的一个研究方向，生成模型目前有四个流派，分别是生成对抗网络（GenerativeAdversarialModels，GAN），变分自编码器（VarianceAutoEncoder，VAE），标准化流模型（NormalizationFlow，NF）以及这里要介绍的扩散模型（DiffusionModels，DM）

在算力调度方面，天翼云通过自研的调度系统，协助思必驰DFM2大模型调度GPU、NPU、CPU等异构算力资源，大规模训练上云1个月，可以完成数十亿规模大模型所有阶段训练和效果评估。在训练能力打造方面，天翼云支持多种模型训练方式，不仅可以提升大模型训练平台的数据量，还大幅缩短了训练周期和交付进度。

检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力，提升其精准性和实用性。它包含三个步骤：检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索，克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例，在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程，包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益，最终实现更深入的知识理解和推理，更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。

作者：京东零售李杰峰一、前言随着大模型的广泛应用，作为人工智能三大支柱之一的AI算力，已经成为竞争的焦点。从模型训练到推理，算力存在于大模型生命周期的每一环，极大程度地影响着模型在实际业务场景的性能与效果。面对京东海量数据的各种场景，缺乏坚实的算力基础就犹

作者：京东零售李杰峰一、前言随着大模型的广泛应用，作为人工智能三大支柱之一的AI算力，已经成为竞争的焦点。从模型训练到推理，算力存在于大模型生命周期的每一环，极大程度地影响着模型在实际业务场景的性能与效果。面对京东海量数据的各种场景，缺乏坚实的算力基础就犹

TVM是一个开源深度学习编译器，可适用于各类CPUs,GPUs及其他专用加速器。它的目标是使得我们能够在任何硬件上优化和运行自己的模型。不同于深度学习框架关注模型生产力，TVM更关注模型在硬件上的性能和效率。本文只简单介绍TVM的编译流程，及如何自动调优自己的模型。更深入了解，可见TVM官方内容：文档:https://tvm.apach