阿里云大模型部署步骤是怎样的？
摘要：阿里云大模型部署步骤是怎样的？阿里云大模型部署需完成模型导出、环境配置、服务部署参数设定、知识库与检索配置，最终上线监控确保稳定运行。
阿里云大模型部署步骤通常涵盖模型准备、环境配置、服务部署、参数调优及上线监控等环节，以下是详细步骤：
1.模型准备与导出：完成模型训练后，需在验证集上评估模型性能，确保其满足业务需求。若模型规模较大，可通过剪枝或量化操作减小模型体积，便于后续部署。随后，使用框架工具（如TensorFlow的SavedModel或PyTorch的ONNX）将模型导出为标准格式。
2.环境配置与资源准备：根据模型需求选择云服务器或GPU集群，确保服务器具备足够的计算能力和存储空间。配置服务器环境，包括安装必要的依赖库和框架，为模型部署提供基础支持。
3.服务部署与参数配置：在阿里云PAI控制台选择目标地域和工作空间，进入模型在线服务（EAS）页面。选择部署方式，如大模型RAG对话系统部署，并配置关键参数，包括LLM一体化部署（将大语言模型服务和RAG服务部署在同一服务内）或LLM分离式部署（仅部署RAG服务，灵活更换和连接LLM服务）。
4.知识库与检索参数设置：上传企业知识库文件，配置知识库向量模型和向量数据库等相关参数。根据业务需求设置检索参数，如向量检索、关键字检索或混合检索，以及召回Top-K条文本片段和相似度分数阈值等。
5.服务上线与监控：当服务状态变为“运行中”时，表示服务部署成功。设置监控和日志系统，实时跟踪模型性能变化，确保模型在实际应用中的稳定性和效率。
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