企业官网建设流程全解析

中英文网站开发费用,深圳品牌策划营销,做网站服务器哪种好,中文网站怎么做英文版一. Xinference https://github.com/xorbitsai/inference Xorbits Inference#xff08;简称 Xinference#xff09;是一个高性能、分布式、多模态的模型推理框架#xff0c;主要用于在本地或云端部署和运行各类 AI 模型#xff0c;包括#xff1a; 大语言模型#xf…一. Xinferencehttps://github.com/xorbitsai/inferenceXorbits Inference简称Xinference是一个高性能、分布式、多模态的模型推理框架主要用于在本地或云端部署和运行各类 AI 模型包括大语言模型LLM如 Qwen、Llama3、ChatGLM 等嵌入Embedding与重排序Reranker模型如 BGE、bge-reranker语音识别/合成模型如 Whisper、Bark图像生成/理解模型如 Stable Diffusion、Qwen-VL视频理解模型实验性它提供统一的 RESTful API兼容 OpenAI 接口、Web UI、命令行工具和 Python SDK支持 GPU/CPU 异构计算、分布式集群部署、自动批处理、KV Cache 共享等企业级特性。和 Ollama、vLLM 的关系与区别维度XinferenceOllamavLLM定位通用、企业级、多模态推理平台轻量级本地 LLM 运行工具高性能 LLM 推理引擎专注推理加速模型支持✅ LLM Embedding Reranker 图像 音频 视频❌ 仅 LLM少量 embedding❌ 仅 LLM部分支持 function calling部署方式单机 / 分布式K8s/Ray/ Docker单机命令行一键启动通常作为后端引擎嵌入到服务中如 FastAPIAPI 兼容性完全兼容 OpenAI API含 function calling部分兼容 OpenAI API提供 OpenAI 兼容接口需额外封装硬件支持NVIDIA/AMD/Apple Silicon/国产芯片昇腾、寒武纪等Apple Silicon 优化最佳也支持 CUDA/CPU主要针对 NVIDIA GPUCUDA依赖 PagedAttention扩展性支持自定义模型注册、多引擎vLLM/SGLang/Transformers/llama.cpp/MLX固定模型格式Modelfile GGUF仅支持自身推理引擎典型用户企业开发者、RAG 系统构建者、多模态应用团队个人开发者、快速实验者推理性能敏感的 LLM 服务开发者是否包含 vLLM✅ 是Xinference可选集成 vLLM 作为后端引擎之一❌ 不包含vLLM 本身就是一个独立引擎简单类比vLLM像“高性能发动机”——只负责把 LLM 跑得更快低延迟、高吞吐。Ollama像“电动滑板车”——轻便、开箱即用适合一个人短途出行本地玩 LLM。Xinference像“智能物流平台”——能调度卡车LLM、无人机图像、冷链车语音还能自动装货卸货模型管理、多仓库协同分布式适合企业级复杂任务。 实际上Xinference 可以把 vLLM 当作一个“插件”来使用。你可以在 Xinference 中选择用 vLLM 引擎跑 Llama3用 Transformers 跑 embedding用 Whisper 做语音识别——全部通过同一个 API 管理。什么时候用哪个想快速试试 Llama3 → 用Ollamaollama run llama3想极致优化 LLM 推理速度 → 直接用vLLM想搭建企业级 RAG 系统需要 LLM embedding reranker 图像理解 → 用Xinference想在国产 GPU 上跑多模态模型 →Xinference支持昇腾、寒武纪等想用一套 API 管理所有 AI 模型 →Xinference总结Xinference ≠ vLLM/Ollama 的竞品而是更高层的“模型服务平台”。它整合了 vLLM、SGLang、llama.cpp 等引擎并大幅扩展了模型类型和部署能力。如果你只需要跑 LLMOllama 或 vLLM 可能更简单但如果你需要多模型协同、生产级部署、多模态能力Xinference 是更全面的选择。官网https://github.com/xorbitsai/inference文档https://inference.readthedocs.io/二. LLM embedding reranker 图像理解 都是什么LLM大语言模型、Embedding嵌入、Reranker重排序器和图像理解Image Understanding——是当前人工智能系统尤其是多模态智能体和 RAG 系统中的核心组件。下面我用通俗易懂的方式逐一解释它们“是什么”、“干什么用”以及它们如何协同工作。1.LLMLarge Language Model大语言模型是什么一个超大规模的神经网络在海量文本上训练而成。能“预测下一个词”从而实现回答问题、写文章、编程、推理等。代表模型Qwen、Llama3、GPT-4、Claude 等。干什么用生成自然语言内容如聊天、写作理解用户意图基于上下文做逻辑推理调用工具或执行指令 但 LLM 有缺陷会“胡说八道”幻觉、知识截止、无法访问私有数据。2.Embedding嵌入是什么把文字、句子、图像等内容转换成一串数字向量比如 768 维的浮点数数组。这些向量能捕捉语义信息语义越相近的内容向量在空间中距离越近。举个例子“猫” 的向量 ≈ “喵喵” 的向量“猫” 的向量 ≠ “汽车” 的向量干什么用语义搜索把用户问题和文档都转成向量找最相似的。聚类/分类相似内容自动归类。作为 LLM 的输入预处理尤其在 RAG 中常见模型text-embedding-ada-002、BGE、Qwen-embedding、OpenAI Embeddings3.Reranker重排序器是什么一个精细化打分模型用于对“初步召回”的候选结果重新排序。它比 Embedding 更“聪明”能深度理解问题和文档之间的语义匹配度。干什么用解决 Embedding 召回“粗略但快”的问题。比如用户问“糖尿病患者能吃西瓜吗”Embedding 可能召回 10 篇含“糖尿病”“水果”的文章包括讲胰岛素注射的。Reranker 会逐篇判断哪篇真正讲“饮食禁忌”然后把最相关的排前面。常见模型bge-reranker、Cohere Rerank、ColBERT 技术原理通常用Cross-Encoder把问题文档拼在一起输入 BERT 类模型比双塔 EmbeddingBi-Encoder更准但更慢。4.图像理解Image Understanding是什么让 AI看懂图片内容不只是识别物体还能描述场景、理解关系、回答问题。属于计算机视觉 语言模型的交叉领域。干什么用图像描述生成Captioning输入一张图输出“一只黑猫坐在窗台上晒太阳”视觉问答VQA问“图中有几只狗”答“2只”图文检索用文字搜图或用图搜相似图多模态 RAG把图像信息注入知识库让 LLM 能回答基于图片的问题代表模型Qwen-VL、LLaVA、Florence、CLIP、BLIP 它们怎么一起工作——以RAG检索增强生成系统为例假设你有一个企业知识库含 PDF、Word、图片、表格想让 AI 助手准确回答员工问题离线阶段建库把所有文档切块chunk用Embedding 模型把每个 chunk 转成向量 → 存入向量数据库如 Milvus、Chroma如果有图片用图像理解模型提取描述或特征向量也存进去在线阶段问答用户问“去年Q3财报中华东区营收是多少”系统用Embedding 模型把问题转成向量在向量库中快速召回 Top 10 相关 chunk可能包含表格截图用Reranker对这 10 个结果精细打分重排选出最相关的 2~3 个把问题 精选上下文 一起喂给LLMLLM 生成准确、不胡编的答案如果上下文包含图片图像理解模型会先将其转化为文字描述再交给 LLM 处理。总结对比表组件核心作用技术特点典型模型LLM生成 理解语言自回归、上下文推理Qwen、Llama3、GPT-4Embedding语义向量化快速、低精度召回BGE、text-embedding-adaReranker精细相关性排序慢但准Cross-Encoderbge-reranker、Cohere图像理解看懂图片内容多模态视觉语言Qwen-VL、LLaVA、CLIP一句话记住它们的关系Embedding 负责“广撒网”Reranker 负责“精挑细选”LLM 负责“组织语言回答”图像理解负责“把图变成文字”—— 四者合力打造准确、可靠、多模态的 AI 系统。三. Embedding的用途Embedding 既是 LLM大语言模型内部的一环也可以独立于 LLM 存在。它的角色取决于具体使用场景——在模型推理流程中它是 LLM 架构的必要组成部分而在外部应用系统如 RAG中它又常作为独立模块被调用。下面我们从两个角度详细说明一、在 LLM 内部Embedding 是模型的第一道“语义翻译器”在所有基于 Transformer 的大语言模型如 Qwen、Llama、GPT 等中Embedding 层是模型架构的起始环节位于 Tokenizer分词器之后、Transformer 主干之前 。工作流程如下输入文本→ 如Hello worldTokenizer将其拆分为 token 并映射为整数 ID →[9906, 2345]Embedding 层根据 ID 从预训练的嵌入矩阵如tok_embeddings.weight中查出对应的高维向量 → 每个 token 变成一个 2048 维以 LLaMA-3 为例的浮点向量这些向量再送入Transformer Block进行后续处理注意力、前馈网络等✅ 因此在 LLM内部推理流程中Embedding 是不可或缺的一环没有它模型无法将离散符号转化为可计算的语义表示 。关键特点Embedding 矩阵是模型参数的一部分在预训练阶段学习得到向量维度固定如 768、2048与模型结构绑定它提供的是token-level 的静态初始表示虽然后续层会生成上下文相关的动态表示二、在 LLM 外部Embedding 可作为独立服务使用在实际 AI 应用中尤其是RAG、语义搜索、聚类等场景我们常常不依赖 LLM 自带的 Embedding而是使用专门训练的独立 Embedding 模型ty-reference。原因包括LLM 的 Embedding 是为语言建模任务预测下一个词优化的不一定适合语义相似度计算专用 Embedding 模型如 BGE、text-embedding-ada-002通过对比学习等方法专门优化了向量间的语义距离更适合检索任务可以离线批量生成文档向量存入向量数据库避免每次调用 LLM✅ 所以在 RAG 系统中常见架构是独立 Embedding 模型用于召回 Reranker用于精排 LLM用于生成三、两类 Embedding 的对比特性LLM 内部 Embedding独立 Embedding 模型目的支持语言建模next-token prediction支持语义相似度/检索训练目标最大化语言模型似然最大化正样本相似度、最小化负样本相似度是否可单独调用通常不可需加载整个 LLM可独立部署如 Sentence-BERT、BGE向量质量用于检索一般优秀专为此优化典型代表LLaMA 的tok_embeddings.weightBGE-large-zh、text-embedding-3-small结论是的Embedding 属于 LLM 内部的一环——它是模型将 token 转化为语义向量的第一层神经网络没有它 LLM 无法工作。但同时Embedding 也可以脱离 LLM 单独存在作为外部工具服务于检索、聚类等任务。因此不能简单地说“Embedding 就是 LLM 的一部分”或“不是”而要根据上下文判断在讨论模型架构时✅ 是内部组件在讨论RAG 或语义搜索系统时✅ 常是独立模块这种“内外双重身份”正是 Embedding 技术强大与灵活的体现。