本地化部署是GPT发展的一个趋势。

本地化部署指的是将大模型部署在用户自己的设备上，而不是依赖于云服务商提供的接口。本地化部署有以下几个优势：

• 数据完全私有化，降低数据丢失和泄露风险，对数据安全性和私密性有保障。

• 降低使用成本，不需要支付云服务商的订阅费用或按量计费。

• 提高使用灵活性，可以根据自己的需求定制大模型的功能和参数。

• 提高使用效率，不受网络延迟和稳定性的影响

由于大模型实在是太耗费服务器资源，注定了可以提供大模型服务的只能是大厂。大厂也不是慈善家，参考openai的定价策略，每月20美元的订阅费用并不是一笔小数目，因此本地化部署，将庞大的算力分摊到用户侧，是未来大模型发展的一个分支。

目前已经有许多支持本地化部署的大模型：

像Chat GLM、LLAMA、Alpaca、Vicuna等需要具备一定的编程经验才可以本地化部署一个私有的大模型。

而gpt4all、text-generation-webui等已经可以像安装软件一样方便的本地化部署一个大模型了。

随着谷歌将WebGPU带入浏览器，通过浏览器使用用户本地GPU也成为了可能，web-llm也应运而生。

但以上的大模型都需要使用电脑才能实现本地化大模型，而近期开源的mlc-llm已经支持在移动设备上部署大模型。链接：网页链接

如何学习大模型 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。

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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

👉大模型视频和PDF合集👈

观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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