文心一言 4.5 开源评测与本地部署实践

结论：文心一言在中文处理能力上表现最强，整体水平达到世界一流。

三：线上 API 调用与 ERNIE-4.5-0.3B-PT 部署

1、用千帆来操控文心

访问 千帆平台 获取 Token 进行代码对话。

• ERNIE 4.0：稳定版，可通过模型开发及服务获取。
• ERNIE 4.5：体验版，可在模型构建器页面查看文本对话、图像理解、多模态等功能。

Linux 部署环境准备

1. 更换镜像源（阿里云）

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
sudo sed -i 's|http://archive.ubuntu.com/ubuntu|http://mirrors.aliyun.com/ubuntu|g' /etc/apt/sources.list
sudo sed -i 's|http://security.ubuntu.com/ubuntu|http://mirrors.aliyun.com/ubuntu|g' /etc/apt/sources.list
sudo apt update

2. 安装虚拟环境工具

sudo apt install -y python3-venv
python3 -m venv --without-pip /fastdeploy-env
source /fastdeploy-env/bin/activate

3. 安装 pip 及依赖

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
python get-pip.py
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.1.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu126/
python -m pip install fastdeploy-gpu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/fastdeploy-gpu-80_90/

4. 运行模型

python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \
--model baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Base-Paddle \
--port 8180 \
--metrics-port 8181 \
--engine-worker-queue-port 8182 \
--max-model-len 32768 \
--max-num-seqs 32 &

调用示例：

curl http://127.0.0.1:8181/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Base-Paddle", "messages": [{"role": "user", "content": "你好，文心一言"}]}'

2、本地部署文心一言（Windows/Linux）

适合程序员，需 NVIDIA GPU 支持。

第一步：检查 GPU 型号

通过任务管理器或 nvidia-smi 命令确认显卡型号。AMD 系暂不支持。

第二步：显卡适配

确认 CUDA 驱动版本。可使用 PowerShell 询问 AI 助手辅助判断。

第三步：安装 CUDA

推荐使用 Chocolatey 包管理器：

choco install cuda -y
refreshenv
nvcc -V

第四步：安装 cuDNN

根据 CUDA 版本选择对应 cuDNN 加速库。

第五步：安装 FastDeploy

pip install fastdeploy-gpu-python

第六步：部署 ERNIE-4.5-0.3B-PT

克隆仓库：

git clone https://gitcode.com/paddlepaddle/ERNIE-4.5-0.3B-PT.git

模型参数概览：

注：Windows 系统部署可能涉及 WSL 或 Docker 环境，建议优先使用 Linux 云电脑。

四：文心大模型发展时间线

1. 初始闭源阶段（2023 年 3 月） 2023 年 3 月 16 日推出，初期闭源，8 月全面开放。
2. 商业化尝试（2023 年 11 月） 推出专业版会员订阅模式，用户增长迅速。
3. 开源战略转变（2025 年 2 月） 宣布文心大模型 4.5 系列将于 6 月 30 日正式开源，转向开源免费。

结语

文心 4.5 的开源标志着从技术自信到生态自信的进化。轻量模型端侧部署成本降低，多模态模型性能对标国际主流。对于国内开发者，使用本土大模型有助于获得更好的中文支持及生态资金保障。