一篇教你玩转腾讯混元大模型！
0 前言
腾讯混元大模型（Tencent Hunyuan）具备：
- 强大的中文创作能力
- 复杂语境下的逻辑推理能力
- 可靠的任务执行能力
基于混元大模型，腾讯云推出文本生成、图像创作、视频创作产品方案，覆盖全场景AIGC应用：
1 都有啥产品？
1.1 大模型知识引擎
混元生文
基于自然语言对话方式，可结合输入的文本或图片输出相关文本内容，可在文本生成、创作、问答等场景服务各类行业。
点击，进入新闻摘要：
正好 OpenAI最近有大更新的头条：
我们来看看使用混元大模型的解读：
快速帮我们总结了这篇全英文AI头条的核心概念。再不用自己翻译并用中文通读和理解一遍了！
而且还支持直接截图去理解回答：
1.2 混元文生图大模型
混元生图
基于混元文生图大模型，可结合输入的文本描述智能创作出与输入相关的图像内容，为高质量的内容创作、内容运营提供技术支持。
1.3 大模型图像创作引擎
提供AI图像生成与编辑技术服务，可以结合输入的文本或图片智能创作图像。
图像风格化
基于图生图技术将输入的图像进行风格转化，支持动漫、3D、水彩画等多种风格。
大模型图像创作引擎提供AI图像生成与编辑技术服务，可以结合输入的文本或图片智能创作图像。
AI写真
提供 AI 写真训练与生成能力，训练指定人物形象的写真模型，生成多样化风格的写真形象照。
商品背景生成
按照自定义的文本描述智能生成和替换商品图中的背景画面。
1.4 大模型视频创作引擎
视频转译
转译后的视频，能够保留说话人的音色特征，同时实现说话人口型与目标语种一致的视听效果。适用于视频本地化、跨境电商等场景。
基于大模型视频创作引擎，包括视频转译、视频风格化、图片跳舞等多项视频创作能力，基于腾讯混元大模型等一系列领先的人工智能音视频处理技术，支持用户高质量生成视频并处理视频内容。广泛应用在影视制作、广告营销、短视频、游戏等领域。
视频风格化
基于混元视频生成大模型技术，支持将输入视频生成特定风格的视频。生成后的视频画面流畅自然，时序一致性强。
图片跳舞
输入单张全身人像照片并选择舞蹈模板，即可生成对应模板的跳舞视频。生成后的视频，表情自然、动作流畅，娱乐性强。
1.5 人脸融合
人脸融合（Face Fusion）可将一张人脸图像对应的人脸特征融合到模板图像中的特定人物上，生成的图片既兼具指定图像和模板图像中的人脸特征，也保持了模板图像中人物的姿态、表情、动作等属性，支持单脸、多脸、选脸融合。
2 创建自己的应用
比如1.1节里提到的混元生文，点击【创建为我的应用】：
应用配置
可配置如下基础信息：
知识管理
注意到这里的知识库和支持的大模型列表：
点击上图中的蓝色高亮的【知识管理】就来到这里：
我们来导入本地文件：
等待他解析并完成内容审核成功：
学习中，【发布】按钮会置灰：
等到学习完成，文档即变成待发布状态，之后点击发布即可，填写发布说明：
等待发布过程结束，这里注意到文档也会消耗一定 token 的哟：
发布管理
发布成功通知后，点击去调用：
直接根据指引，选择直接在线使用还是接入 API 即可玩耍：
3 更多规格的大模型
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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🆓↓↓↓
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。
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)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1：AI大模型时代的基础理解
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目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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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
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目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
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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
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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。
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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
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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。
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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
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原文地址：https://blog.csdn.net/Langchain/article/details/142741457
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