你好，请问8卡4090私有化部署大模型+aipaas，部署哪些大模型

你好，请问8卡4090私有化部署大模型+aipaas，部署哪些大模型和小模型比较合适呢？有没有推荐的方案
应用场景想先尝试一下RAG

你好，关于私有化大模型+aipaaa的推荐配置以及部署的模型类型如下：

① 4卡场景(最低资源诉求）（最低配置4090、4090D)
推荐模型配置：
1卡：部署Qwen2.5-7B
1卡：部署AI PAAS所需要的小模型（P2T模型、重排模型、向量化模型）
2卡：部署Qwen2.5-32B-AWQ(int4） 或 qwen2.5-14B(fp16)
②8卡场景  （最低配置4090、4090D)
推荐模型配置：
4卡：部署qwq-32B或者deepseek-32B或者qwen-32B
2卡：部署AI PAAS所需要的小模型（P2T模型、重排模型、向量化模型）
2卡：部署Qwen2.5-32B-AWQ(int4） 或 qwen2.5-14B(fp16)

对于使用8张NVIDIA RTX 4090显卡进行私有化部署大模型和AI平台（aipaas），并希望尝试基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的应用场景，以下是一些建议的模型选择和部署方案：

大模型推荐
LLaMA系列：Meta发布的大型语言模型，因其高效的参数利用率和强大的性能，在学术界和工业界都得到了广泛应用。特别是较大的版本，如LLaMA-65B，能够提供非常强大的自然语言处理能力。
Vicuna：这是一个基于LLaMA的开源项目，专注于对话理解和生成，非常适合构建聊天机器人或客服系统。
BLOOM：由BigScience项目开发，是一个多语言的大规模预训练模型，支持多种语言的文本生成任务。
小模型推荐
Sentence-BERT：用于句子级别的语义相似度计算，可以作为RAG架构中的检索组件，帮助快速定位相关信息。
DistilBERT：Hugging Face出品的一个轻量级BERT变体，保持了大部分原始BERT的能力但减少了计算资源需求，适合在资源有限的情况下使用。
Elasticsearch + Transformer-based models：虽然不是传统意义上的“小模型”，但是结合Elasticsearch搜索引擎与Transformer模型可以构建一个高效的文档检索系统，是实现RAG的一个常见方式。
针对RAG的具体部署建议
模型组合：可以考虑将Sentence-BERT或类似的小型模型用作检索部分，而使用上述提到的大模型之一作为生成部分。这样的组合可以在保证检索准确性的同时，利用大模型的强大生成能力。
硬件利用：鉴于您拥有8张RTX 4090显卡，可以通过分布式训练框架来最大化硬件利用率。例如，使用DeepSpeed或Horovod等工具可以帮助优化大规模模型的训练过程，并有效管理多GPU环境下的负载均衡。
数据准备：为了使RAG工作良好，需要准备好高质量的知识库。这通常涉及到领域特定的数据收集、清洗以及向量化存储（比如通过Faiss或者Milvus等向量数据库实现）。
最后，考虑到您的目标是探索RAG的应用，可以从相对较小规模的数据集和模型开始实验，逐步扩大规模以适应更复杂的需求。同时，密切关注最新的研究成果和技术进展，以便及时调整策略，采用最前沿的方法。