1、簡介
LLM 技術(shù)圖譜（LLM Tech Map）是將 LLM 相關(guān)技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)化和圖形化的呈現(xiàn)，此圖譜主要特點是“專注于技術(shù)人視角”，不求從 LLM 產(chǎn)業(yè)角度匯聚信息，而是希望讓從事相關(guān)工作或是想了解 LLM 的技術(shù)人有一個快速感知。
LLM 技術(shù)圖譜（LLM Tech Map）從基礎(chǔ)設(shè)施、大模型、Agent、AI 編程、工具和平臺，以及算力幾個方面，為開發(fā)者整理了當(dāng)前 LLM 中最為熱門和硬核的技術(shù)領(lǐng)域以及相關(guān)的軟件產(chǎn)品和開源項目。
核心價值：幫助技術(shù)人快速了解 LLM 的核心技術(shù)和關(guān)鍵方向。
2、基礎(chǔ)設(shè)施
LLM 技術(shù)圖譜（LLM Tech Map）的基礎(chǔ)設(shè)施部分主要包括以下幾個方面：
- 向量數(shù)據(jù)庫：向量數(shù)據(jù)庫是專門用于存儲和檢索向量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，它可以為 LLM 提供高效的存儲和檢索能力。
- 數(shù)據(jù)庫向量支持：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫通常不支持向量數(shù)據(jù)的存儲和檢索，數(shù)據(jù)庫向量支持可以為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫添加向量數(shù)據(jù)的存儲和檢索能力。
- 大模型框架、微調(diào) (Fine Tuning)：針對大模型的開發(fā)。
- 大模型訓(xùn)練平臺與工具
3、大模型
LLM 技術(shù)圖譜（LLM Tech Map）的大模型部分主要包括以下幾個方面：
- 備案上線的中國大模型：有牌照提供服務(wù)的大模型，需要注意的是大模型和相應(yīng)的產(chǎn)品多半名稱不同。
- 知名大模型：在全球范圍內(nèi)，已經(jīng)發(fā)布了多款知名大模型，這些大模型在各個領(lǐng)域都取得了突破性的進(jìn)展。
- 知名大模型應(yīng)用：LLM 已經(jīng)在多種應(yīng)用場景中得到了應(yīng)用，包括文本生成、機(jī)器翻譯、問答、自然語言推理等。
3、AI Agent（LLM Agent）
LLM Agent 是指基于 LLM 技術(shù)構(gòu)建的智能代理，它可以用于各種任務(wù)，比如讓機(jī)器與 ChatGPT 交互，一層一層挖掘信息，自動化完成任務(wù)；比如由機(jī)器人構(gòu)成的虛擬小鎮(zhèn)。
4、AI 編程
讓 LLM 幫你編寫代碼。
5、工具和平臺
LLM 技術(shù)圖譜（LLM Tech Map）的工具和平臺部分主要包括以下幾個方面：
- LLMOps：簡單點說（大家當(dāng)前在說的），就是“快速從大模型到應(yīng)用”。
- 大模型聚合平臺：匯聚大模型能力，提供服務(wù)。
- 開發(fā)工具：其它開發(fā)相關(guān)的 LLM 工具。
6、算力
LLM 模型的訓(xùn)練和部署需要大量的算力，算力是 LLM 技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵因素。
7、Kubernetes (K8s) 與人工智能生成內(nèi)容 (AIGC) 的結(jié)合應(yīng)用
7.1、摘要
隨著容器化技術(shù)和云計算的普及，Kubernetes (K8s) 已經(jīng)成為管理容器化應(yīng)用程序的標(biāo)準(zhǔn)平臺。同時，人工智能生成內(nèi)容 (AIGC) 技術(shù)也在各個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。本文將探討如何將 K8s 與 AIGC 結(jié)合，實現(xiàn)更高效、自動化的內(nèi)容生成和管理。
7.2、介紹
- Kubernetes (K8s) 簡介 Kubernetes 是一個開源的容器編排平臺，用于自動化部署、擴(kuò)展和管理容器化應(yīng)用程序。它提供了一個平臺，使開發(fā)者可以專注于編寫和測試代碼，而無需擔(dān)心底層基礎(chǔ)設(shè)施的細(xì)節(jié)。
- 人工智能生成內(nèi)容 (AIGC) 簡介 人工智能生成內(nèi)容 (AIGC) 是指利用人工智能技術(shù)自動生成文本、圖像、音頻等內(nèi)容的過程。AIGC 技術(shù)在廣告、媒體、營銷、游戲開發(fā)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。
7.3、K8s 與 AIGC 的結(jié)合應(yīng)用
- 自動化內(nèi)容生成 通過在 K8s 上部署 AIGC 應(yīng)用程序，可以實現(xiàn)自動化內(nèi)容生成。例如，可以創(chuàng)建一個基于 K8s 的 AIGC 平臺，用于生成個性化的推薦內(nèi)容、廣告文案、圖像等。
- 高可用性和擴(kuò)展性 K8s 提供了一個高度可擴(kuò)展和可靠的平臺，可以輕松管理和擴(kuò)展 AIGC 應(yīng)用程序。通過 K8s 的自動化部署和擴(kuò)展功能，可以根據(jù)需求自動增加或減少 AIGC 應(yīng)用程序的實例數(shù)量，確保高可用性和性能。
- 資源優(yōu)化和成本節(jié)約 K8s 可以幫助優(yōu)化資源使用和降低成本。通過自動化的資源分配和調(diào)度，可以確保 AIGC 應(yīng)用程序在最佳的計算資源上運行，避免資源浪費和過度投資。
- 安全性和合規(guī)性 K8s 提供了一系列安全特性和合規(guī)性支持，可以保護(hù) AIGC 應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)的安全。通過 K8s 的身份驗證、授權(quán)和網(wǎng)絡(luò)隔離功能，可以確保 AIGC 應(yīng)用程序的安全性和合規(guī)性。
7.4、實踐案例
- 案例一：基于 K8s 的 AIGC 推薦系統(tǒng) 介紹一個基于 K8s 和 AIGC 技術(shù)的推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以根據(jù)用戶行為和偏好自動生成個性化的推薦內(nèi)容。
- 案例二：基于 K8s 的 AIGC 廣告文案生成平臺 介紹一個基于 K8s 和 AIGC 技術(shù)的廣告文案生成平臺，該平臺可以根據(jù)產(chǎn)品特點和目標(biāo)受眾自動生成吸引人的廣告文案。
7.5、結(jié)論
將 Kubernetes (K8s) 與人工智能生成內(nèi)容 (AIGC) 結(jié)合，可以實現(xiàn)更高效、自動化的內(nèi)容生成和管理。通過 K8s 的可擴(kuò)展性、資源優(yōu)化和安全特性，可以確保 AIGC 應(yīng)用程序的高可用性、性能和安全性。未來，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，K8s 和 AIGC 的結(jié)合應(yīng)用將會更加廣泛和深入。
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-850522.html
AI：人類已經(jīng)按下了毀滅自己的按鈕，現(xiàn)在只是時間問題了文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-850522.html
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