介绍

Dify 是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。

资源编排服务（Resource Orchestration Service， ROS）是阿里云提供基于基础设施即代码（Infrastructure as Code, IaC） 理念的自动化部署服务，我们可以通过定义一个 JSON/YAML/Terraform 模板，轻松部署一套云上的 Dify 环境。

部署步骤

  1. 登录ROS控制台-Dify部署页面
  2. 配置模板参数：选择 ECS 实例的可用区、实例类型等。为了防止网络问题造成无法成功部署，请选择海外地域。
  3. 点击【下一步】，然后【创建】。部署完成后，点击资源栈的输出，即可看到 Dify 服务的地址。点击链接即可体验 Dify 的功能。


部署原理

我们可以看到通过 ROS 可以非常快捷地部署阿里云上的各种云资源（比如 VPC、VSwitch、ECS 实例等）和应用程序（比如 Dify）。如果想了解是如何做到的，那么可以阅读此章节。

  1. 编写 ROS 模板。在如下模板中定义了：
  • Resources：定义了 VPC、VSwitch、ECS 实例、安全组、安全组规则以及安装 Dify 的命令执行。
  • Parameters：定义了常用的参数，比如可用区、ECS实例类型类型。
  • Outputs：定义了自定义输出，比如 Dify 服务的地址。
ROSTemplateFormatVersion: '2015-09-01'
Description:
  en: Build the large language model (LLM) application development platform Dify on
    the ECS instance (CentOS 7).
  zh-cn: 在ECS实例（CentOS 7）上搭建大语言模型(LLM) 应用开发平台Dify。
Parameters:
  ZoneId:
    Type: String
    Label:
      en: Availability Zone
      zh-cn: 可用区ID
    AssociationProperty: ALIYUN::ECS::Instance:ZoneId
  InstanceType:
    Type: String
    Label:
      en: Instance Type
      zh-cn: 实例类型
    AssociationProperty: ALIYUN::ECS::Instance::InstanceType
    AssociationPropertyMetadata:
      ZoneId: ${ZoneId}
      DefaultValueStrategy: recent
  SystemDiskCategory:
    Type: String
    Label:
      en: System Disk Type
      zh-cn: 系统盘类型
    AssociationProperty: ALIYUN::ECS::Disk::SystemDiskCategory
    AssociationPropertyMetadata:
      LocaleKey: DiskCategory
      ZoneId: ${ZoneId}
      InstanceType: ${InstanceType}
      AutoSelectFirst: true
      AutoChangeType: false
    Default: cloud_essd
  InstancePassword:
    Type: String
    Label:
      en: Instance Password
      zh-cn: 实例密码
    Description:
      en: Server login password, Length 8-30, must contain three(Capital letters,
        lowercase letters, numbers, ()`~!@#$%^&*_-+=|{}[]:;'<>,.?/ Special symbol
        in).
      zh-cn: 服务器登录密码,长度8-30，必须包含三项（大写字母、小写字母、数字、 ()`~!@#$%^&*_-+=|{}[]:;'<>,.?/ 中的特殊符号）。
    ConstraintDescription:
      en: Length 8-30, must contain three(Capital letters, lowercase letters, numbers,
        ()`~!@#$%^&*_-+=|{}[]:;'<>,.?/ Special symbol in).
      zh-cn: 长度8-30，必须包含三项（大写字母、小写字母、数字、 ()`~!@#$%^&*_-+=|{}[]:;'<>,.?/ 中的特殊符号）。
    AssociationPropertyMetadata:
      Visible:
        Condition:
          Fn::Equals:
          - ${SelectInstance}
          - false
    Default:
    AllowedPattern: '[0-9A-Za-z\_\-\&:;''<>,=%`~!@#\(\)\$\^\*\+\|\{\}\[\]\.\?\/]+$'
    MinLength: 8
    MaxLength: 30
    NoEcho: true
Resources:
  Vpc:
    Type: ALIYUN::ECS::VPC
    Properties:
      CidrBlock: 192.168.0.0/16
  VSwitch:
    Type: ALIYUN::ECS::VSwitch
    Properties:
      ZoneId:
        Ref: ZoneId
      VpcId:
        Ref: Vpc
      CidrBlock: 192.168.0.0/24
  SecurityGroup:
    Type: ALIYUN::ECS::SecurityGroup
    Properties:
      VpcId:
        Ref: Vpc
  SecurityGroupIngress_80:
    Type: ALIYUN::ECS::SecurityGroupIngress
    Properties:
      SecurityGroupId:
        Ref: SecurityGroup
      SourceCidrIp: 0.0.0.0/0
      IpProtocol: tcp
      NicType: intranet
      PortRange: 80/80
  InstanceGroup:
    Type: ALIYUN::ECS::InstanceGroup
    Properties:
      VpcId:
        Ref: Vpc
      VSwitchId:
        Ref: VSwitch
      SecurityGroupId:
        Ref: SecurityGroup
      ImageId: centos_7_9
      InstanceName: dify
      InstanceType:
        Ref: InstanceType
      SystemDiskCategory:
        Ref: SystemDiskCategory
      Password:
        Ref: InstancePassword
      IoOptimized: optimized
      MaxAmount: 1
  DS_Instances:
    Type: DATASOURCE::ECS::Instances
    Properties:
      InstanceIds:
        Fn::GetAtt:
        - InstanceGroup
        - InstanceIds
  InstallDify:
    Type: ALIYUN::ECS::RunCommand
    Properties:
      InstanceIds:
        Fn::GetAtt:
        - InstanceGroup
        - InstanceIds
      Type: RunShellScript
      Sync: true
      Timeout: 1800
      CommandContent: |
        #!/bin/bash
        echo "#########################"
        echo "# Install Docker"
        echo "#########################"
        wget -O /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
        yum -y install docker-ce
        systemctl start docker
        systemctl enable docker

        echo "#########################"
        echo "# Install Dify"
        echo "#########################"
        yum -y install git
        git clone --depth 1 https://github.com/langgenius/dify.git /opt/dify
        cd /opt/dify/docker
        docker compose up -d
        docker compose ps
Outputs:
  DifyUrl:
    Description: Dify default address.
    Value:
      Fn::Sub:
      - http://${IP}
      - IP:
          Fn::Jq:
          - First
          - if .[0].PublicIpAddress != [] then .[0].PublicIpAddress[0] else .[0].EipAddress.IpAddress
            end
          - Fn::GetAtt:
            - DS_Instances
            - Instances
  1. 在 ROS 控制台中使用此模板创建资源栈。ROS 会自动解析出模板中资源的依赖关系，按照资源依赖顺序创建云资源。如果资源间没有依赖，则会并发创建，从而提升部署效率。ROS 会把这次创建的所有资源存放到一个“资源栈”中，后续可以方便地管理这组资源集合。比如：
  • 将新模板应用到这个“资源栈”中，从而更新里面的资源。
  • 删除这个“资源栈”，从而把所有的资源删掉。

总结

基于 IaC 的理念，通过定义一个模板，使用 ROS 进行自动化部署，可以非常高效快捷地部署任意云资源和应用（比如 Dify 服务）。相比于手动部署或者通过 API、SDK 的部署方式，有着高效、稳定等诸多优势，也是服务上云的最佳实践。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

在这里插入图片描述

三、LLM大模型系列视频教程

在这里插入图片描述

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

在这里插入图片描述

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

  • 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

  • 内容：

    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
    • L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

  • 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

  • 内容：

    • L2.1 API接口
    • L2.1.1 OpenAI API接口
    • L2.1.2 Python接口接入
    • L2.1.3 BOT工具类框架
    • L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
    • L2.3 流水线工程
    • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

  • 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

  • 内容：

    • L3.1 Agent模型框架
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.4 LLAMA
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

  • 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

  • 内容：

    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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