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本文目录一览：

• 1、“算力”风口仍在,算力租赁重磅利好+主力抢筹25亿,有望从9元到98元...
• 2、一文教你基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答
• 3、...推理工具部署Qwen-72B实战(推理引擎、推理服务化)

“算力”风口仍在,算力租赁重磅利好+主力抢筹25亿,有望从9元到98元...

目标到2025年形成智算产业创新应用高地，引领京津冀蒙地区发展。国家数据局也强调加快全国一体化算力网建设，推动算力与数据、算法一体化应用，保障算力发展与安全。这表明中国算力规模和“算力租赁”市场现状得到广泛关注。市场规模方面，当前大约有60%的客户为中小型，而40%为对外租用。

一文教你基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答

LangChain组件：通过Models、Prompts、Indexes、Chains等组件实现大语言模型与外部数据的集成。实战案例：在ModelArts平台上，利用LangChain和ChatGLM3构建本地知识库问答系统，展示从代码运行到功能测试的全过程。总结：基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答系统，需要结合大语言模型与外部数据源，利用LangChain框架的组件实现集成。

基于LangChain+GLM搭建知识本地库的步骤如下：准备阶段：选择模型：默认使用GanymedeNil/text2veclargechinese作为嵌入模型，并使用ChatGLM6B作为语言模型。同时，系统也支持其他模型如Vicuna、Alpaca、LLaMA、Koala、RWKV等通过fastchat api接入。

部署基于 Langchain 与 ChatGLM 的本地知识库问答应用 LangChain-Chatchat，我尝试了私有化部署，遵循仓库内的 readme 和 INSTALL.md。过程中遇到了一些小问题，如缺少某些库，导致一键启动脚本启动的服务无法通过服务器IP外部访问。

...推理工具部署Qwen-72B实战(推理引擎、推理服务化)

推理引擎选择：MindIE推理引擎：是华为升腾LLM解决方案中的关键组件，专为全场景AI业务设计，支持多种AI框架和升腾处理器。功能：分层开放AI能力，提供丰富的编程接口，帮助开发者快速构建基于升腾的推理应用。推理服务化框架：MindIEService：支持多种主流大模型，如Qwen72B。

以部署Qwen-72B为例，需要修改配置文件并启动服务，同时提供OpenAI和TGI格式的API请求示例。部署Baichuan2-7B、ChatGLM3-6B和Qwen-72B时，分别针对不同模型进行配置和并行推理，同时注意NPU内存管理。总的来说，使用MindIE进行大模型推理部署的操作相对直观和便捷。如果你需要更深入的指导，可以参考相关文档。

构建 fp16 推理引擎，仅需几个核心参数，启动推理过程。首先准备运行环境，包括加载模型、词汇表以及预设参数。模型加载与用户输入处理，确保与 qwen 原版保持一致。初始化 runner 类，作为预测流程的主要组织者，设定运行超参数。通过 runner 初始化生成运行时环境，准备开始预测。执行解码操作，生成最终结果。