makerbi

是 https://github.com/django-q2/django-q2 么，还是老版本 https://github.com/Koed00/django-q

1. 微调的目的是什么？是否必须微调？没有经验的情况下微调只会耗费大量资源而且降低模型本身的能力。能用提示词搞定的就优先用提示词。如果要求是能问答企业内部知识的场景，考虑 RAG 是否可以完成？
2. 考虑并发会到多少？并发数直接影响到你需要的显卡资源数量。按我观察的经验来看，大部分企业员工在应用 AI 这件事情上尝鲜的程度多于真正日常使用的程度，也就是说部署一个并发数在个位数的服务就完全绰绰有余了。
3. 如果不是严格要求私有化部署的情况下，使用公有服务是最优选择。
4. PDF 总结也有很多种做法，显存资源不够的情况下对应的就是上下文长度较小，那就分块总结再合并总结，也能完成任务。

@CassianVale 估计是打包的问题，可以直接用 aliyun-oss-x 替代试试，默认是不需要 aliyunsdkcore 的。

Python 的话 Playwright 就可以，我是和你完全一样的需求，需要渲染 ECharts 图表，部署在阿里云函数，每次调用平均用时 4 秒的样子。

https://siliconflow.cn/zh-cn/pricing
目前免费

自荐一下我一年前就开源的 AI Agent + 工作流 产品： https://github.com/AndersonBY/vector-vein

你自己的服务器管理大文件？一般来说 GB 级了用 OSS 更方便吧

两年前开始我的项目都用 PDM 管理了，支持一个