一个分布式的多模型提供服务系统，配备 Web 用户界面和与 OpenAI 兼容的 RESTful API。
本篇博客介绍如何在aws instance上通过FastChat部署vicuna大模型。首先需要在aws申请带GPU的instance，以及安装CUDA driver，这部分内容，请参考
上一篇博客
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配置好CUDA的driver后，就可以按照
FastChat官方
给出的安装步骤开始部署大模型了。
下载FastChat代码
git clone https://github.com/lm-sys/FastChat.git
cd FastChat
安装相关依赖包
pip3 install --upgrade pip # enable PEP 660 support
pip3 install -e ".[model_worker,webui]"
下载大模型参数以及启动大模型
python3 -m fastchat.serve.cli --model-path lmsys/vi
FastChat
是一个开放平台，旨在为基于大型语言模型的聊天机器人的训练、服务和评估提供便捷支持。其主要特点包括：
提供最先进模型（如
Vicuna
）的权重、训练代码和评估代码。
支持分布式多模型服务系统，配备Web用户界面以及与OpenAI兼容的RESTful API。
Vicuna
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的应用案例分享
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是一款基于 Llama 2 模型微调的聊天助手，专为自然语言处理和人工智能研究而设计。该模型通过在用户共享的对话数据上进行训练，展现了强大的对话生成能力和广泛的应用潜力。本文将通过三个实际案例，展示
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在不同领域中的应用价值，帮助读者更好地理解其在实际场景中的表现。
案例一：在教育领
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掌握
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：高效
使用
大型语言模型的技巧分享
在当今人工智能领域，大型语言模型的应用日益广泛，而如何高效地
使用
这些模型，成为研究和开发中的关键问题。
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，作为一款基于Llama 2的聊天助手，不仅展现了强大的自然语言处理能力，更在研究者和爱好者中积累了丰富的
使用
经验。本文将分享一系列实用技巧，帮助您在
使用
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时更加得心应手。
提高
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