Linux从零部署本地AI大模型对接本地知识库全记录

以下是一个简化的示例，展示了如何在Linux环境中从零部署一个AI大模型对接本地知识库的基本步骤。请注意，这个示例假设你已经有了所需的AI大模型和知识库数据集，以及相应的软件和库。

# 安装依赖
sudo apt-update
sudo apt-get install -y python3 python3-pip
pip3 install transformers datasets
 
# 准备AI大模型和知识库数据集
mkdir -p models/bert-base-uncased data/wiki_dumps
wget -P models/bert-base-uncased https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-vocab.txt
wget -P data/wiki_dumps http://download.wikimedia.org/enwiki/latest/enwiki-latest-pages-articles.xml.bz2
 
# 从零开始部署AI大模型
python3 train_model.py --model_type bert --model_name_or_path models/bert-base-uncased --data_dir data/wiki_dumps
 
# 对接本地知识库
python3 integrate_knowledge_base.py --model_type bert --model_name_or_path models/bert-base-uncased --data_dir data/wiki_dumps
 
# 运行部署好的AI应用
python3 run_app.py

这个脚本展示了如何在Linux环境中安装必要的依赖，准备AI大模型和知识库数据集，从零开始训练一个AI大模型，并将知识库对接到模型中。最后，运行AI应用。这个过程是高度抽象的，因为具体的训练和对接逻辑需要根据实际的大模型和知识库系统来实现。