1。AI大型模型环境

1。登录到Linux系统

2。查看Ollama平台

3。查看DeepSeek大型模型架构

2。AI七层技术架构

AI七层技术体系结构通过数据层，感知层，模型层，决策层，执行层，反馈层和应用程序层的协作工作实现了从数据收集到智能决策和执行的完整过程自动化，为人工智能系统的开发和应用提供了模块化的技术支持。

3。AI技术架构模型层

1。模型层的定义

模型层是人工智能系统的核心组成部分，用于分析，预测和决定数据，并建模和解决复杂问题。模型层使用机器学习和深度学习技术来构建数学模型和算法模型，训练和优化数据，并实现智能处理和数据的应用。

2。模型层的关键技术

模型层中的关键技术包括数据分析，模型建立，模型评估，模型应用，模型优化，模型部署和模型监视。通过这些技术，可以实现智能处理和应用数据，并为AI系统的决策和执行提供了数据支持和行为指导。

3。型号工作流程

模型层的工作流程是通过数据分析，功能工程，模型建立，模型评估，模型应用，模型优化，模型优化，模型部署和模型监控等步骤来实现数据的处理和应用，并为人工智能系统的决策和执行提供数据支持和行为指导。

4。型号的应用程序场景

该模型层在金融，医疗保健，智能建议，智能运输和智能制造方面具有广泛的应用。

5。模型层的发展趋势

模型层的开发趋势包括深度学习，高效的自动建模，联合学习的数据共享，增强可解释性AI的数据共享以及在复杂环境中加强学习的智能决策能力的提高。

4。AI技术体系结构模型层的基本应用程序示例

1.型号的智能制造应用程序案例：生产过程优化

注意：在智能制造领域，优化生产过程是提高生产效率，降低成本和提高产品质量的关键。该模型层使用数据分析和建模技术来智能处理生产数据，以提供优化生产过程的支持。

2。智能制造模型层的简单应用示例：优化设备维护计划

注意：这是一个简单的智能制造型层应用程序示例程序，它通过机器学习模型模拟生产线设备故障的预测，以优化设备维护计划。

（1）执行命令vim mymaintplay.py来编写程序

（2）执行命令python3 mymaintplay.py运行程序

注意：以上程序代码功能描述如下

1。数据加载和预处理：模拟包含设备操作参数（温度，压力，振动）和故障状态的数据集。数据分为特征（x）和标签（y），并分为训练集和测试集。

2。模型建立和培训：使用逻辑回归模型对设备故障进行分类。同时，该模型是通过FIT方法训练的。