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LazyLLM教程 | 第12讲:实践:用缓存、异步与向量引擎加速你的RAG

之前我们为大家介绍了几种提升 RAG 系统效率的方法,包括持久化存储、更高效的向量索引、实际项目中的工程优化以及模型推理优化等。 本节作为对应的实战教程将首先为大家介绍如何使用LazyLLM实现知识库的持久化存储,随后将介绍LazyLLM的自定义索引组件,这里我们将手把手教您如何使用LazyLLM创建并使用自定义索引进行检索。同时,我们还将介绍高性能向量数据库Milvus的基础使用方法,以及如何在LazyLLM中快速接入Milvus实现高速向量搜索。最后将介绍在 LazyLLM 中使用 vLLM 框架实现模型推理加速以及使用量化模型降低硬件要求。 环境准备及基础组件定义 如果您的电脑上安装了Python,请通过下方命令安装lazyllm及必要的依赖包。关于 LazyLLM 的环境更详细的准备可以参考第二讲中对应的内容。 pip install lazyllm 成功安装LazyLLM后,我们进行如下组件的定义:大模型llm、向量模型embedding_model、重排模型rerank_model,这些组件在下面的实践过程当中会经常用到,该部分预先定义后,后面将不再重复定义。 对于GPU...

OurBMC大咖说 | 第13期:OurBMC社区联手移动云,破解云环境BMC管理困局

栏目介绍:"OurBMC 大咖说" 是一个由 OurBMC 社区精心策划的线上讲座栏目,每期邀请一位 BMC 相关领域大咖共同探讨 BMC 全栈技术的发展趋势、挑战和机遇。无论你是初学者还是资深从业者,"OurBMC 大咖说" 都将为你提供一个宝贵的学习和交流的平台。 快来关注 "OurBMC 大咖说" 吧!让我们一起聆听大咖们的智慧之声,共同推动 BMC 全栈技术的进步和发展! 本期人物介绍:朱依新,中移(苏州)软件技术有限公司BMC项目经理。从事固件开发和管理7年,主要负责移动云磐石服务器、DPU等项目的BMC固件开发与管理,参与多项BMC固件行业和团体标准制定。 BMC(基板管理控制器)作为硬件级管理的核心组件,其运行效率直接决定了数据中心运维的整体效能与业务的稳定。然而,在追求极致资源调度与自动化运营的云环境中,我们长期面临一些结构性挑战:底层硬件资源的异构性与管理接口的多样化,严重制约了上层的标准化与自动化推进。 差异化引发困局 数据中心中服务器品牌与型号繁杂,各厂商BMC固件实现不一,导致底层代码碎片化。这使得验收团队不得不为每一套BMC固件重复设计测试用例、搭建专用环境...

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