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8 March 2025 - 字数统计:2426 - 阅读大约需要8分钟 - Hits: Loading...

近期LLM的部署与应用经历(2)

by mayx


AI摘要

正在生成中……


最近AI发展好快啊~

起因

自从上次写完文章之后,最近这段时间LLM圈又有了不少更新,感觉很值得试试看。所以这次就来看看这些新东西有什么特别的地方吧。

关于阿里QwQ模型的体验

前两天阿里的推理模型QwQ模型更新到正式版了,不过其实我也没试过他们的预览版效果怎么样……但按照他们的说法,他们的32b参数的模型水平已经相当于DeepSeek-R1 671b的模型了。如果真是这样,那就太好了,毕竟那个671b参数的模型部署难度还是相当大的,在当时想部署一个能用级别的还是挺烧钱的。但如果这个32b参数的模型能达到相同水平,那就完全没有必要买那么贵的硬件了。像上次买的RTX4090 48GiB显存魔改版可以轻松跑QwQ 32b Q8量化的版本(速度能达到23T/s),就算想跑没有量化的fp16版,也只需要再买一张RTX4090 48GiB就够了,这个成本相比DeepSeek-R1低太多了。
所以刚发布的那天我下午就把模型下载下来试了试,随便试了几个问题,答得效果确实不错,我对比了一下DeepSeek-R1,试了试“世界上最长的单词中哪个字母最多”这个问题,两边回答的格式几乎一样,都说的是“硅肺病”的英文,并且都进行了字母数量分析,主要的结论都分析正确了,但是第二多和第三多的字母数量两边说的都不完全正确。另外我还试了试DeepSeek-R1的14b和70b蒸馏版,虽然回答正确了,但是并没有分析具体字母的数量,所以从这一点来看确实是和DeepSeek-R1的水平很相似。不过后来我又让其他人试了试文本分析之类的能力,似乎没能达到他们的预期,另外我还测了测比较宽泛的问题,以及解析文本之类的问题,结果很多问题没能正确回答……所以还是不能和DeepSeek-R1相比较,不过相比DeepSeek-R1各个蒸馏版的水平还是强了不少的,至少没有出现在回答结果中随机输出英文的情况,但是偶尔会出现没有闭合标签“</think>”的情况,看起来应该不能用于生产环境……要想正经用还是得用完整版的DeepSeek-R1,但毕竟成本问题还是很大啊……所以如果需要考虑成本问题的话用QwQ还是很不错的选择。
不过QwQ相比DeepSeek-R1还有一个优势,那就是支持Agent能力,原生支持调用用户提供的函数,像它虽然解析文本的能力不怎么强,但是它可以调用工具来处理,而DeepSeek-R1要想支持就得写提示词,但是毕竟没有专门训练过,不一定能正确使用工具(虽然我没试过😝)。
另外说到Agent,好像有个叫“Manus”的产品挺火?但那个我实在没兴趣,一点技术含量都没有,还搞什么邀请码,一看就是买的水军,而且还被人不到一天时间实现了开源版OpenManus,给人笑掉大牙了🤣。

关于新出的Mac Studio的看法

搭完整版的DeepSeek-R1即使是使用上次所说的KTransformers框架也是相当费钱的,最起码也得10万CNY左右。但最近几天苹果出了新的Mac Studio,最高配的M3 Ultra可以选配512GiB的内存,可以轻松跑DeepSeek-R1 671b Q4_K的版本,然后价格最低仅需7.5万CNY。我之前还想着是出M4 Ultra呢……结果出了个M4 Max,不过新的Mac Studio出的速度比我预期的快了好多,我本来以为会在WWDC25的时候出呢……看来是想借DeepSeek-R1大卖一波,当然从这个产品来说确实应该是会大卖的,回头看看能不能搞一个来。不过现在才刚开售,还没人拿到实物呢,也没人实机跑一下,所以先等等最早买到的人跑一波看看,如果效果好的话也许能整一个呢……

关于如何查看MaxKB的完整接口文档

上一篇文章我说明了一下如何解除MaxKB用户、应用以及知识库的数量限制,后来我发现它还限制了社区版查看完整API文档的能力😅,这个限制给我看的那叫一个大开眼界,它居然还给这个文档整了个硬编码的密码,从来没见过这么搞开源的,具体就是这一行。虽然我不知道这里面提到的MD5对应的密码是多少,但是既然是开源代码,我把这句话删了不就行了……不过实际上不太行,因为它使用了Django的国际化功能,直接删掉会影响这个文件的行数,程序会报错。不过可以仔细看一下关于“init_chat_doc”这一行在密码的判断后面加了个“or True”,看来是MaxKB的开发者后来应老板要求放开“chat_doc”的限制,但是又懒得改国际化那边的东西所以加的这个吧🤣,那既然这样,我直接给“init_app_doc”对应的那句话也加个“or True”不就行了,加完之后打开“/doc/”路径,就可以看到MaxKB的完整API文档了,不需要自己手动再去抓包测试了。
至于其他的专业版功能我看了一下应该确实是需要用到XPACK包的(不过其实关于修改页面风格的前端开源了,后端在XPACK里,要想用得自己实现接口),开源的这部分最多只能到这里了,估计是这些限制没法单独搞一个包,所以他们就直接在开源代码上做限制😅,看来他们老板也是没眼力啊。
其实与其余用MaxKB,不如用Dify,至少它没有在代码里塞莫名其妙的东西来恶心人,文档也相对更完备,不过它目前还是相当的不成熟,有很多BUG,比如上传知识库显示支持Excel,但是解析的时候会失败,上传知识库如果通过改配置超过15M解析也会失败,还有它的插件很多也是不能用,比如目前阿里云的百炼会报错,退回上个版本就不支持思维链的展示等等……总之不太适合生产使用。

感想

现在的AI发展确实是快啊,才几天时间又有一堆有意思的发展,应该说现在很多公司都在趁这个机会来发布自己的产品吧,感觉现在也是一个能有很多机会的时刻,不过AI对研究能力的要求也是相当高的,想在这个时间蹭热度也得有相当厉害的能力……像阿里的水平也是相当强的,可惜营销水平不太行😆。只是像我应该也只能看着大公司的百花齐放吧,看看接下来的时间还会不会出现一些有意思的东西。

tags: LLM - AI - 人工智能

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