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Webman AI + DeepSeek本地訓(xùn)練,打造私有知識(shí)庫

walkor

Webman AI 發(fā)布5.4.0版本,支持選擇任意embedding模型,這一突破性更新使得用戶能夠?qū)ebman AI與本地
DeepSeek等開源模型無縫結(jié)合,打造專屬的私有知識(shí)庫系統(tǒng)。通過本地化訓(xùn)練與部署,用戶可以無需依賴網(wǎng)絡(luò)連接即可實(shí)現(xiàn)內(nèi)部專有AI知識(shí)庫助理。

以下是完整的教程,如果你之前執(zhí)行過相關(guān)訓(xùn)練操作,有些步驟可以直接跳過。

訓(xùn)練模塊部署步驟

假設(shè)你已經(jīng)安裝了webman/ai

步驟一:安裝redis-stack服務(wù)端(注意普通redis-server服務(wù)端不支持,要用redis-stack才行)

docker pull docker.1ms.run/redis/redis-stack
mkdir /home/data/redis -p
docker run --name redis-stack -v /home/data/redis:/data -p 6380:6379 -d redis/redis-stack

步驟二:給webman安裝illuminate/redis組件

webman-v2版本 webman根目錄執(zhí)行

composer require -W webman/redis illuminate/events

webman-v1版本 webman根目錄執(zhí)行

composer require -W illuminate/redis illuminate/events

步驟三:配置redis

新建 plugin/ai/config/redis.php,內(nèi)容如下

<?php
return [
    'default' => [
        'host' => '127.0.0.1',
        'password' => null,
        'port' => 6380,
        'database' => 0,
    ],
];

安裝ollama并添加deepseek等相關(guān)模型

安裝 ollama,并執(zhí)行

ollama pull nomic-embed-text
ollama pull deepseek-r1:14b

提示
nomic-embed-text 是向量模型,訓(xùn)練必須安裝
除了 deepseek-r1:14b 還可以選 deepseek-coder-v2:latest qwen2.5:14b 等模型

添加deepseek相關(guān)模型

截圖

截圖

步驟四:重啟webman

Linux: webman根目錄運(yùn)行 php start.php restart -d
Windows: 按ctl c停止webman,然后運(yùn)行 php windows.php start

訓(xùn)練過程

新增訓(xùn)練集

截圖

導(dǎo)入數(shù)據(jù)

截圖

提示
如果提示 Class'Redis' not found 是因?yàn)闆]有給PHP安裝Redis擴(kuò)展。

訓(xùn)練的文本樣例
截圖

注意:訓(xùn)練內(nèi)容沒有固定格式,訓(xùn)練的數(shù)據(jù)最好頂部加上一個(gè)對(duì)本內(nèi)容的總結(jié)性標(biāo)題或提問,這樣效果才會(huì)最好。類似上面這個(gè)截圖

完整的webman手冊(cè)樣本數(shù)據(jù),點(diǎn)擊這里下載

提示
導(dǎo)入數(shù)據(jù)目前只支持txt和md為后綴的文件,單個(gè)文件大小不能大于9k。支持壓縮包上傳,同理壓縮包內(nèi)每個(gè)文件大小不能大于9k。

開始訓(xùn)練

截圖

截圖

AI訓(xùn)練數(shù)據(jù) 里的 內(nèi)容向量 里有值,說明此條記錄已經(jīng)訓(xùn)練完畢,內(nèi)容向量 同時(shí)會(huì)在redis-stack里存儲(chǔ)一份,用來快速檢索。

注意
如果你不想讓你訓(xùn)練的模型回復(fù)訓(xùn)練內(nèi)容以外的數(shù)據(jù),可以在角色提示詞里明示。例如webman手冊(cè)助手的角色提示詞如下:
“webman是一個(gè)高性能php框架,你是一個(gè)webman助手,以下是webman文檔,請(qǐng)根據(jù)文檔回復(fù),如果無法得到答案或者不是webman相關(guān)的問題則回復(fù)文檔中未找到對(duì)應(yīng)的答案。請(qǐng)確保回復(fù)正確。”

設(shè)置角色

截圖
在需要使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)的角色里選擇訓(xùn)練集,保存。(前端用戶需要刷新頁面角色才能生效)
AI就會(huì)使用訓(xùn)練集里的數(shù)據(jù)回復(fù)問題。

測(cè)試結(jié)果

截圖
截圖

2554 11 10
11個(gè)回答

liziyu

??????

  • 暫無評(píng)論
ccc

666

  • 暫無評(píng)論
半本正經(jīng)

這個(gè)要跟上了。頂個(gè)!

  • 暫無評(píng)論
mewchen

非常Nice~

  • 暫無評(píng)論
Jason X

大佬,支持使用爬蟲從網(wǎng)上抓取站點(diǎn)來生成知識(shí)庫不?

  • 暫無評(píng)論
jianqi

nomic-embed-text 這個(gè)模型,對(duì)硬件要求高嗎? 不帶顯卡的x86服務(wù)器可以部署嗎?

  • wzj177 2025-03-14

    這種問題,要善于AI:
    nomic-embed-text 模型對(duì)硬件要求較低,尤其適合資源有限的場(chǎng)景,不帶獨(dú)立顯卡的x86服務(wù)器可以部署。以下是具體分析:

    1. 硬件要求

    • 內(nèi)存需求
      根據(jù)對(duì)比表格信息,nomic-embed-text 的最低內(nèi)存需求為 8GB,推薦配置為 16GB+,但實(shí)際部署中若僅用于文本向量化等輕量任務(wù),8GB內(nèi)存通常足夠。
    • 存儲(chǔ)空間
      模型體積較小,僅需 274MB 存儲(chǔ)空間,適合磁盤資源有限的服務(wù)器。
    • GPU支持
      雖然該模型支持GPU加速(如NVIDIA顯卡可提升推理速度),但非強(qiáng)制要求。Ollama等部署工具會(huì)自動(dòng)檢測(cè)資源,若無GPU則默認(rèn)使用CPU運(yùn)行,僅需確保CPU性能足夠(如Intel Core i5或AMD Ryzen 5及以上)。

    2. 無顯卡服務(wù)器部署可行性

    • 純CPU環(huán)境適用性
      多篇教程提到,nomic-embed-text 可通過Ollama在僅CPU的x86服務(wù)器上運(yùn)行,例如在Windows 10或Linux系統(tǒng)中,通過命令行直接拉取并啟動(dòng)模型,無需獨(dú)立顯卡支持。
    • 性能表現(xiàn)
      在無GPU情況下,模型推理速度可能較慢,但對(duì)于文本嵌入(如文檔向量化、相似性匹配等場(chǎng)景)仍可滿足基本需求。實(shí)際測(cè)試中,普通CPU(如i7-12700)處理中小規(guī)模文本任務(wù)響應(yīng)時(shí)間可接受。

    3. 部署建議

    • 環(huán)境配置
      使用Ollama管理模型時(shí),建議通過環(huán)境變量設(shè)置模型存儲(chǔ)路徑(如OLLAMA_MODELS),避免占用系統(tǒng)盤空間。
    • 優(yōu)化策略
      若需提升性能,可通過調(diào)整文本分塊大?。╟hunk size)減少單次處理數(shù)據(jù)量,或結(jié)合輕量級(jí)向量數(shù)據(jù)庫(如LanceDB)降低資源消耗。

    總結(jié)

    nomic-embed-text 是一款輕量級(jí)嵌入模型,對(duì)硬件要求較低,無顯卡的x86服務(wù)器完全能夠部署。其優(yōu)勢(shì)在于低資源占用和靈活的部署方式,適合個(gè)人開發(fā)者或中小團(tuán)隊(duì)構(gòu)建本地知識(shí)庫、RAG(檢索增強(qiáng)生成)系統(tǒng)等應(yīng)用場(chǎng)景。若需處理大規(guī)模數(shù)據(jù)或追求更高性能,可考慮升級(jí)CPU或引入GPU加速。

hsk99

截圖

這里寫反了

  • 暫無評(píng)論
wekyun

如果服務(wù)器不咋地,可以本地鏈接線上數(shù)據(jù)庫進(jìn)行訓(xùn)練吧?

  • 暫無評(píng)論
wocall

老大V5

  • 暫無評(píng)論
zikn

需要安裝本地的話,那線上的webman AI怎么使用deepseek呢

holly188

完全照步驟走,不報(bào)錯(cuò)也不執(zhí)行,訓(xùn)練數(shù)據(jù)列表的“內(nèi)容向量”也不出來,不知道怎么回事。

  • 暫無評(píng)論
??