. . . . . 27 5.2 docker 下载 MaxKB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 5.3 docker 配置 MaxKB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 5.4 打开 MaxKB 网页 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 5.5 构建第一个私人知识库 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 5.6 MaxKB 配置本地 llama3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 5.7 创建知识库应用 . . . . . . . . . . . . . . . 是一个开源的容器化平台，旨在开发、部署和运行应用。它利用容器来 隔离软件，使其在不同环境中都能一致运行。Docker 提供轻量级虚拟化，能快 速部署并且易于管理应用。 Docker 的优势： 1. 快速部署：Docker 容器可以在几秒钟内启动，提高了开发和部署的效率。 2. 一致性：确保应用在开发、测试和生产环境中具有一致的运行环境。 3. 可移植性：容器可以在任何支持 Docker 的系统上运行，实现跨平台的可

为技术团队提供完整的本地部署指南，涵盖硬件配置、国产芯⽚适配、量化⽅案、云端替代⽅ 案及完整671B MoE模型的Ollama部署⽅法。 核⼼提示： 个⼈⽤户：不建议部署32B及以上模型，硬件成本极⾼且运维复杂。 企业⽤户：需专业团队⽀持，部署前需评估ROI（投资回报率）。 ⼆、本地部署核⼼配置要求 1. 模型参数与硬件对应表 模型参 数 Windows 配置要求 Mac 配置要求 适⽤场景 1.5B MXN系列⽀持70B模型BF16推理，显存利⽤率提升 30% 等效RTX 3090 海光 DCU 适配V3/R1模型，性能对标NVIDIA A100 等效A100（BF16） 2. 国产硬件推荐配置 模型参数 推荐⽅案 适⽤场景 1.5B 太初T100加速卡 个⼈开发者原型验证 14B 昆仑芯K200集群 企业级复杂任务推理 32B 壁彻算⼒平台+昇腾910B集群 科研计算与多模态处理 ⼀键部署+限时免费体验，⽀持VPC私有化 中⼩规模模型快速上线 PPIO派欧云 价格仅为OpenAI 1/20，注册赠5000万tokens 低成本尝鲜与测试 2. 国际接⼊渠道（需魔法或外企上⽹环境  ） 英伟达NIM：企业级GPU集群部署（链接） Groq：超低延迟推理（链接） 五、完整671B MoE模型部署（Ollama+Unsloth） 1. 量化⽅案与模型选择 量化版本

长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集 1、阅读网页源代码，提取特定网页内容； 2、撰写python脚本； 据采集结果为空。 DeepSeek R1 能够提取所有网址并进行 筛选、去重，所撰写代码 运行后完成数据爬虫任务， 所获取数据准确，少量数 据有所遗漏。 提示词 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 爬虫数据采集  目前DeepSeek R1、Open AI o3mini、Kimi k1.5支持联网查询网址，Claude 行后生成本地文件，但提取 数据结果为空。 结论 Claude 3.5 sonnet 可以提取所有网址，调整后可输出正 确代码，运行代码能生成本地文件， 但提取数据结果为空。 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 文件数据读取 1、读取文件； 2、根据指定内容整理成表格。 任务 Open AI o3mini

2. 语义框架 3. 重点梯度 （1）气候变化的科学证据 （2）当前和预期的影响 （3）减缓和适应策略 （4）个人和集体行动的重要性 4. 主题引导符 • 主要关键词：气候变化、全球变暖、环境保护 • 次要关键词：碳排放、可再生能源、可持续发展 主题原型构建 确定主题的核心特征和典型例子 语义框架设置 创建与主题相关的概念网络 重点梯度建立 设定主题相关性的层级结构 细节增强策略（DES）：深化内容质量 在叙事中融入哲学思考 c. 总字数控制在1200字左右 请创作这个交互式元叙事作品，展示所有可能的分支和结局。 文案写作的提示语设计 �文案写作的三大要素 在商业环境中，优质的文案起到了品牌与消费者之间沟通的关键作用。它不仅应准确传达信息，还需激发情 感共鸣，从而有效引导目标受众作出相应的决策或行动。文案写作中最重要的维度包括：信息传递、情感共 鸣和行动引导 请基于以上结构和要求，生成一份完整的促销文案。 营销策划的提示语设计 �营销策划写作的核心要素 在当代营销环境中，有效地营销策划是品牌成功的关键。设计高质量的营销策划提示语，核心在于创新、精 准和可行。创新要求使用者激发AI的创造力，生成独特的创意概念；精准需要使用者引导AI制定符合目标受 众和市场环境的传播策略；可行则要求通过提示语设计，确保AI生成的执行方案具有实操性。 创意概念 传播策略 执行方案

2. 语义框架 3. 重点梯度 （1）气候变化的科学证据 （2）当前和预期的影响 （3）减缓和适应策略 （4）个人和集体行动的重要性 4. 主题引导符 • 主要关键词：气候变化、全球变暖、环境保护 • 次要关键词：碳排放、可再生能源、可持续发展 主题原型构建 确定主题的核心特征和典型例子 语义框架设置 创建与主题相关的概念网络 重点梯度建立 设定主题相关性的层级结构 细节增强策略（DES）：深化内容质量 在叙事中融入哲学思考 c. 总字数控制在1200字左右 请创作这个交互式元叙事作品，展示所有可能的分支和结局。 文案写作的提示语设计 �文案写作的三大要素 在商业环境中，优质的文案起到了品牌与消费者之间沟通的关键作用。它不仅应准确传达信息，还需激发情 感共鸣，从而有效引导目标受众作出相应的决策或行动。文案写作中最重要的维度包括：信息传递、情感共 鸣和行动引导 请基于以上结构和要求，生成一份完整的促销文案。 营销策划的提示语设计 �营销策划写作的核心要素 在当代营销环境中，有效地营销策划是品牌成功的关键。设计高质量的营销策划提示语，核心在于创新、精 准和可行。创新要求使用者激发AI的创造力，生成独特的创意概念；精准需要使用者引导AI制定符合目标受 众和市场环境的传播策略；可行则要求通过提示语设计，确保AI生成的执行方案具有实操性。 创意概念 传播策略 执行方案

传至云端，确保敏感信息不被第三方访问。 2. 可定制化与优化。支持微调（Fine-tuning）：可以根据特定业务需求对模 型进行微调，以适应特定任务，如行业术语、企业内部知识库等。 3. 离线运行，适用于无网络环境。可在离线环境下运行：适用于无互联网 连接或网络受限的场景。提高系统稳定性：即使云服务宕机，本地大模型依 然可以正常工作，不受外部因素影响。 本教程搭建 DeepSeek 好处 本地搭建 DeepSeek DeepSeek 三个比较实际的好处： • 本教程接入的是 DeepSeek 推理模型 R1，开源免费，性能强劲 • 本教程搭建方法 零成本，不需花一分钱。 • 为了照顾到大部分读者，推荐的搭建方法已将电脑配置要求降 到最低，普通电脑也能飞速运行。 1.2 DeepSeek 本地部署三个步骤 一共只需要三步，就能做到 DeepSeek 在本地运行并与它对话。 第一步，使用的是 ollama 管理各种不同大模型，ollama

或者因训练数据集质量问题，导致算法设计目的、输出结果存在偏见或歧视， 甚至输出存在民族、宗教、国别、地域等歧视性内容。 （c）鲁棒性弱风险。由于深度神经网络存在非线性、大规模等特点，人 工智能易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响，可能带来性能下降、 决策错误等诸多问题。- 4 - 人工智能安全治理框架 （d）被窃取、篡改的风险。参数、结构、功能等算法核心信息，面临被 逆向攻击窃取、修改，甚至嵌 保数据来源清晰、途径合规。建立完善的数据安全管理制度，确保数据安全性 和质量，以及合规使用，防范数据泄露、流失、扩散等风险，人工智能产品终 止下线时妥善处理用户数据。 （c）研发者应确保模型算法训练环境的安全性，包括网络安全配置和数 据加密措施等。 （d）研发者应评估模型算法潜在偏见，加强训练数据内容和质量的抽查 检测，设计有效、可靠的对齐算法，确保价值观风险、伦理风险等可控。 （e）研发者应结合目标市

营销 排产 2· 铁前 3· 炼铁 4· 炼钢 5· 轧钢 6· 销售 物 理 工 序 模 型 导 图 原料 废钢 烧结 球团 焦化 炼铁 炼钢 精炼 连铸 热轧 冷轧 销售 • 料场环境实时监控 • 人员越界安全监测 • 回转窑窑况智能分 析 • 原料无人天车吊装 控制 • 生产现场运输状态 监控 • 现场路线智能调度 • 智能化能源调度 • 料场智能调度 • 燃料水分视觉分析 废钢槽编号识别 • 皮带胶结头异常检测 • 皮带跑偏检测 • 烧结皮带跑偏检测 • 皮带托辊异常检测 • 分析监测烧结工序物料 成分 • 烧结皮带智能监测 • 烧结设备运行工况检测 • 料场生产计划智能配置 • 烧结矿成分预测 • 烧结矿质量预测 • 烧结烟气 S02 排放在 线预测与控制 • 构建能源消耗预测 • 智能故障诊断 • 挡板位移检测 • 皮带划痕、 撕裂、 跑偏检测预警 • 1球团皮带智能监测

为大模型提供高效的存储和检索能力 大模型框架及微调 (Fine Tuning) 大模型框架提供基本能力和普适性，而微调 则是实现特定应用和优化性能的关键环节 大模型训练平台&工具 提供了在不同硬件和环境中训练大语言模型 所需的基础设施和支持 编程语言 以 Python 为代表 5 / 32 LLM 基础设施：向量数据库/数据库向量支持 向量数据库是专门用于存储和检索向量数据的数据库，它可以为 。它的广泛使用得 益于其简洁的语法、强大的库支持（如 ）和深度学习框架（如 ）。 此外， ，C++ 有时 用于优化计算密集型任务，而 Java 在企业环境中处理模型部署和系 统集成方面常见。JavaScript 适用于 Web 环境的 LLM 应用。 13 / 32 LLM 基础设施：编程语言 2023 年是大语言模型 (LLM) 之年，Python 作为人工智能领域使用度最高的编程语言，在 XPU 从AI落地的实际需求出发，按 照复杂前沿的人工智能场景需求开展迭代，致力为开发者提供通用、易用、高性能的算力来源。 DCU 系列产品以 GPGPU 架构为基础，兼容通用的“类 CUDA”环境以及国际主流商业计 算软件和人工智能软件，可广泛应用于大数据处理、人工智能、商业计算等应用领域。 通用 GPU 高端芯片及超级算力系统提供商。拥有云边协同、训推组合的完整通用算力 系统全方案，

服务等全 生命周期涉及的人员、组织管理要求和评价，包括面向人工智能 组织的管理要求，人工智能管理体系、分类方法、评级流程等标 准。 5. 可持续标准。规范人工智能影响环境的技术框架、方法 和指标，平衡产业发展与环境保护，包括促进生态可持续的人工 智能软件开源基础框架，人工智能系统能效评价，人工智能与资 7 源利用、碳排放、废弃部件处置等标准。 （二）基础支撑标准 基础支撑标准主要包括基础数据服务、智能芯片、智能传感 智能机器人标准。规范人工智能在机器人领域应用的技 术要求，包括机器人智能认知、智能决策等标准。 2. 智能运载工具标准。规范智能运载工具感知、识别与预 判、协同与博弈、决策与控制、评价等技术要求，包括环境融合 感知、智能识别预判、智能决策控制、多模式测试评价等标准。 3. 智能移动终端标准。规范人工智能应用在移动终端领域 的技术要求，包括图像识别、人脸识别、智能语音交互，以及智 11 能移动终端涉及的信息无障碍、适老化等标准。