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浅谈人工智能之基于本地大模型的前后端平台开发示例

article 2024/11/13 15:20:06

浅谈人工智能之基于本地大模型的前后端平台开发示例

概述

随着人工智能技术的飞速发展，本地大模型（Large Language Models, LLMs）因其强大的语言理解和生成能力，逐渐成为驱动新一代智能应用的核心。本文档旨在通过一个实际案例，展示如何在前后端平台上集成和利用本地部署的大规模语言模型，以构建一个交互式AI辅助文本创作工具。该示例将涵盖技术选型、系统架构设计、关键实现步骤以及性能优化策略。

技术栈选型

为了快速搭建一套前后端和大模型服务的开发样例，我们用最简单的技术框架进行搭建
● 前端：html + js（用于处理信息输入和展示）
● 后端：python + flask（处理API请求，与本地模型交互）
● 模型服务：使用Qwen2大模型（用于本地部署大模型），对于本地化大模型部署内容，大家可以参考我往期的文章进行参考。

应用实例

前端界面开发

第一步：我们编写如下html界面

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Chat Interface with Markdown</title>
    <style>
        #chatHistory {
     
            height: 400px;
            overflow-y: scroll;
            border: 1px solid #ccc;
            padding: 10px;
        }
        #userInput {
     
            width: 100%;
            box-sizing: border-box;
            margin-bottom: 10px;
        }
    </style>
    <!-- 引入marked库 -->
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/marked/4.2.12/marked.min.js">