chGpt算力设备（算力机器配置）

一文教你基于Langchain和ChatGLM3搭建本地知识库问答

1、LangChain组件：通过Models、prompts、Indexes、Chains等组件实现大语言模型与外部数据的集成。实战案例：在ModelArts平台上，利用LangChain和ChatGLM3构建本地知识库问答系统，展示从代码运行到功能测试的全过程。

2、受GanymedeNil和AlexZhangji的启发，我们构建了一个全开源模型驱动的本地知识库问答系统，支持ChatGLM-6B和其他模型通过fastchat api接入，包括Vicuna、Alpaca、LLaMA、Koala、RWKV等。默认使用GanymedeNil/text2vec-large-Chinese作为嵌入，并使用ChatGLM-6B作为语言模型。

3、部署基于 Langchain 与 ChatGLM 的本地知识库问答应用 LangChain-Chatchat，我尝试了私有化部署，遵循仓库内的 readme 和 INSTALL.md。过程中遇到了一些小问题，如缺少某些库，导致一键启动脚本启动的服务无法通过服务器IP外部访问。

大模型国产化适配1-华为升腾AI全栈软硬件平台总结

大模型国产化适配——华为升腾AI全栈软硬件平台总结：升腾系列处理器：核心处理器：升腾910和升腾310，基于达芬奇架构。竞争定位：与国际上的英伟达GPU竞争，国内则有寒武纪、海光等厂商的AI芯片作为竞争对手。升腾平台架构：硬件基础：Atlas系列硬件，针对不同应用场景提供产品。

随着ChatGPT的全球轰动，AI大模型的浪潮席卷而来，催生了对AI算力前所未有的需求。与此同时，中美贸易摩擦加剧了国内AI算力自主化的紧迫性。本文将围绕华为的升腾AI全栈软硬件平台进行概述。

升腾计算概念聚焦于构建全栈AI计算基础设施、行业应用及服务，依托升腾系列处理器与基础软硬件平台，致力于打造完善的人工智能产业生态。升腾计算架构由硬件、基础软件、应用使能与行业应用及服务四层构成，从底层硬件到上层应用，形成完整体系。随着大模型的兴起，算力需求呈现爆发式增长。

ai算力底座是什么ai算力有什么用

1、AI算力底座是指支撑人工智能计算的核心硬件设施和技术平台，也被称为人工智能基础设施。这种基础设施提供高效强大的计算资源，以满足人工智能算法的训练和推理需求。

2、去年发布的《算力基础设施高质量发展行动计划》明确指出，AI算力在其中扮演着核心驱动力，智能算力占比目标的提升和东西部算力的平衡发展，预示着算力产业的繁荣。然而，随着AI技术的飞速发展，算力供需矛盾日益加剧。AI模型的爆炸式增长导致算力需求快速增长，特别是AI算力，其需求增长速度远超传统计算。

3、AI算力被用于训练深度学习模型，这是通过大量数据和复杂算法来训练模型，使其能够学习和提高任务的表现。 算力还用于模型的推理和预测任务，即模型对给定输入数据进行分析，并输出预测结果或决策。 在处理大规模数据集时，AI算力变得尤为重要，它能够快速处理和分析大量数据，从而得出有价值的洞察。