前言

有时候我们会被甲方要求在离线机器上部署 anaconda 环境，那么可以准备一台联网机器和一台离线机器，先在联网机器上安装所需的东西，然后迁移到离线机器即可。

联网机器

• 安装 Anaconda
• 创建虚拟环境 tf-1.15.0-py3.6
• 在虚拟环境中下载之后离线环境上项目所需的所有的包
• 安装用于打包环境的工具包

conda install conda-pack

• 将虚拟环境 tf-1.15.0-py3.6 进行打包，会得到一个同名的压缩包 tf-1.15.0-py3.6.tar.gz

conda pack -n tf-1.15.0-py3.6

• 将压缩包拷贝到离线机器上

离线机器

• 将 Anaconda 安装包拷贝到机器中进行环境的安装，进行环境的配置
• 在 env 下创建和压缩包同名的文件夹 tf-1.15.0-py3.6
• 将压缩包 tf-1.15.0-py3.6.tar.gz 解压到 tf-1.15.0-py3.6 下面

tar -xzf tf-1.15.0-py3.6.tar.gz -C tf-1.15.0-py3.6

• 激活该环境，将该环境添加到 conda 的虚拟环境列表中，会自动切换到虚拟环境中

source tf-1.15.0-py3.6/bin/activate 

• 通过命令 pip list ，发现有之前已经在联网机器上下载好的项目所需要的包

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.2.1 什么是Prompt
  • L2.2.2 Prompt框架应用现状
  • L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  • L2.2.4 Prompt框架与Thought
  • L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
  • L2.3.1 流水线工程的概念
  • L2.3.2 流水线工程的优点
  • L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  • L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
  • L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  • L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  • L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.3.1 ChatGLM的特点
  • L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  • L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
  • L3.4.1 LLAMA的特点
  • L3.4.2 LLAMA的开发环境
  • L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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