阿里云大模型部署步驟是怎樣的？
摘要：阿里云大模型部署步驟是怎樣的？阿里云大模型部署需完成模型導出、環境配置、服務部署參數設定、知識庫與檢索配置，最終上線監控確保穩定運行。
阿里云大模型部署步驟通常涵蓋模型準備、環境配置、服務部署、參數調優及上線監控等環節，以下是詳細步驟：
1.模型準備與導出：完成模型訓練后，需在驗證集上評估模型性能，確保其滿足業務需求。若模型規模較大，可通過剪枝或量化操作減小模型體積，便于后續部署。隨后，使用框架工具（如TensorFlow的SavedModel或PyTorch的ONNX）將模型導出為標準格式。
2.環境配置與資源準備：根據模型需求選擇云服務器或GPU集群，確保服務器具備足夠的計算能力和存儲空間。配置服務器環境，包括安裝必要的依賴庫和框架，為模型部署提供基礎支持。
3.服務部署與參數配置：在阿里云PAI控制臺選擇目標地域和工作空間，進入模型在線服務（EAS）頁面。選擇部署方式，如大模型RAG對話系統部署，并配置關鍵參數，包括LLM一體化部署（將大語言模型服務和RAG服務部署在同一服務內）或LLM分離式部署（僅部署RAG服務，靈活更換和連接LLM服務）。
4.知識庫與檢索參數設置：上傳企業知識庫文件，配置知識庫向量模型和向量數據庫等相關參數。根據業務需求設置檢索參數，如向量檢索、關鍵字檢索或混合檢索，以及召回Top-K條文本片段和相似度分數閾值等。
5.服務上線與監控：當服務狀態變為“運行中”時，表示服務部署成功。設置監控和日志系統，實時跟蹤模型性能變化，確保模型在實際應用中的穩定性和效率。
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