【本地部署大模型新手必看】：掌握LangChain、Streamlit与Llama部署秘诀


# 摘要
随着大模型的发展，本地部署技术需求日益增长。本文首先介绍了大模型本地部署的基础知识和LangChain框架的详细解读，包括安装配置、核心概念以及实际应用。随后探讨了Streamlit作为快速应用开发工具的基础和高级技巧，并在大模型部署中扮演的角色。文章接着深入分析了Llama模型的架构、本地部署流程及其性能优化方法。最后，通过综合实践案例，展现了从需求分析到应用构建再到测试部署的完整流程。本文总结了大模型本地部署面临的挑战，并对未来的发展方向提出了展望。

# 关键字
大模型；本地部署；LangChain框架；Streamlit；Llama模型；性能优化

参考资源链接：[LangChain + Streamlit+ Llama：本地部署大模型实战教程](https://wenku.csdn.net/doc/2bxnu5ho7j?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. 大模型本地部署基础

## 1.1 本地部署的重要性

在大数据时代，部署和运行大型机器学习模型的需求日益增长。相对于云端，本地部署提供了更高的数据隐私性、定制性和离线运行能力。对于需要处理敏感数据或需要快速响应的场景，本地部署尤其重要。

## 1.2 硬件需求分析

成功部署大型模型的基础是足够的计算资源。通常包括高性能的CPU、大量的RAM和高速的存储设备。此外，使用GPU加速训练和推理过程可以显著提升性能。

## 1.3 本地部署流程概述

本地部署通常遵循以下步骤：准备环境、安装依赖、配置系统参数、加载模型和执行推理。每一步都需要精心规划和实施，确保系统的稳定性和效率。

## 1.4 本章总结

本章介绍了大模型本地部署的基础知识。下一章我们将深入探讨LangChain框架，了解其如何帮助我们更有效地进行模型部署和管理。

# 2. LangChain框架详解

## 2.1 LangChain框架概览

### 2.1.1 LangChain的核心概念

LangChain是一个专为大模型部署而设计的框架，它将模型的各个组成部分抽象成了不同的链（Chain），每个链都承担着特定的角色和任务。核心概念包括：

- **链（Chain）**：链是LangChain的基本组成单位，它可以是数据处理链、模型推理链等，负责执行特定的逻辑操作。
- **节点（Node）**：节点是在链中执行具体任务的组件，如加载模型、预处理数据等。
- **中介者（Broker）**：负责管理不同链之间的数据流动和通信。
- **上下文（Context）**：在整个LangChain框架中，上下文负责保存状态和配置信息。

通过这些核心概念，LangChain提供了一种灵活、模块化的方式来构建和维护大模型的应用。

### 2.1.2 LangChain的架构设计

LangChain的架构是基于微服务设计原则，通过链、节点、中介者和上下文等组件组合，实现复杂的应用逻辑。其架构特点包括：

- **模块化**：将系统分解为多个独立的组件，每个组件负责一部分特定功能。
- **可扩展性**：通过增加或修改链与节点，可以轻松地扩展系统功能。
- **高可维护性**：由于模块化的设计，整个框架易于维护和更新。
- **状态管理**：上下文管理机制确保了应用状态的一致性和可靠性。

## 2.2 LangChain的安装与配置

### 2.2.1 环境准备与依赖安装

LangChain的安装主要依赖于Python环境，推荐使用Python 3.8及以上版本。在安装LangChain之前，我们需要准备以下环境：

- 安装Python：确保Python已经安装在系统中，并且环境变量配置正确。
- 安装虚拟环境：为了避免包版本冲突，推荐使用虚拟环境安装LangChain。可以使用`python -m venv venv`创建虚拟环境。

安装LangChain及其依赖的命令如下：

pip install langchain

### 2.2.2 LangChain的基本配置方法

LangChain框架的配置主要通过配置文件或环境变量来实现。以下是基本的配置步骤：

1. 创建配置文件`langchain.yaml`，内容如下：

context:
  default:
    chain_type: "default_chain"
nodes:
  default_chain:
    type: "ModelInferenceNode"
    config:
      model_path: "path_to_your_model"
      model_name: "model_name"

2. 在代码中加载配置文件：

from langchain.config import load_config
config = load_config("langchain.yaml")

3. 配置上下文和节点：

from langchain.core import Context
from langchain.nodes import ModelInferenceNode

ctx = Context(config['context']['default'])
node = ModelInferenceNode(ctx, config['nodes']['default_chain'])

通过上述步骤，我们完成了LangChain的基本配置。接下来，我们可以根据需要添加更多的节点和链来扩展功能。

## 2.3 LangChain的实际应用

### 2.3.1 构建第一个LangChain应用实例

构建一个简单的LangChain应用实例可以让我们直观地理解框架的工作原理。以下是构建一个基础的文本生成应用实例的步骤：

1. **创建链和节点**：定义一个负责文本生成的链和节点。

from langchain.chains import Chain
from langchain.nodes import ModelInferenceNode

class TextGenerationChain(Chain):
    def __init__(self):
        self.node = ModelInferenceNode()

    def run(self, input_text):
        return self.node.predict(input_text)

2. **配置和启动链**：使用之前创建的配置文件和上下文。

generation_chain = TextGenerationChain()
ctx = Context(config['context']['default'])
generation_chain.node.set_context(ctx)

3. **执行文本生成**：输入一个提示（prompt），生成文本。

prompt = "Once upon a time,"
generated_text = generation_chain.run(prompt)
print(generated_text)

这个简单的例子展示了如何使用LangChain来构建一个文本生成的应用。通过这样的流程，开发者可以快速构建出复杂的机器学习应用。

### 2.3.2 LangChain在大模型部署中的应用技巧

LangChain为大模型部署提供了许多实用的应用技巧，使其更加高效和便捷。以下是一些提升LangChain应用部署效率和性能的技巧：

- **预编译链**：LangChain支持将链编译成更高效的形式，减少了运行时的解释和加载时间。
- **异步推理**：通过异步方式调用模型推理节点，可以在等待模型响应时处理其他任务，提高整体应用响应速度。
- **缓存机制**：LangChain可以缓存节点的结果，对于相同或相似的输入，可以快速返回预计算的结果，提高整体应用效率。
- **动态链调整**：在运行时根据需要动态地添加、移除或替换链和节点，使得应用可以灵活应对不同的使用场景。

通过掌握这些技巧，开发者可以更加高效地使用LangChain来部署和优化大模型应用。

以上内容为第二章“LangChain框架详解”的详细介绍。通过本章节的讲解，读者应该对LangChain框架有了全面的了解，从其核心概念、架构设计到具体的安装配置，再到构建第一个实例和应用技巧的介绍，涵盖了LangChain框架的基础和进阶知识，旨在帮助读者快速掌握并应用LangChain框架到大模型的部署中。

# 3. Streamlit快速入门与进阶

## 3.1 Streamlit基础知识介绍

### 3.1.1 Streamlit的安装与启动
Streamlit是一个Python库，允许数据科学家轻松地将Python脚本转化为漂亮的Web应用。为了开始使用Streamlit，开发者需要确保Python环境已经安装。安装Streamlit非常简单，可以通过pip命令完成：

pip install streamlit

安装完成后，可以通过命令行输入以下命令启动Streamlit服务器：

streamlit run your_script.py

在这个命令中，`your_script.py` 是用户创建的Streamlit脚本文件。

### 3.1.2 Streamlit的基本组件与交互
Streamlit提供了多种原生组件，允许开发者快速创建具有丰富交互性的用户界面。最基本的组件之一是`st.text`，它可以显示文本。例如：

import streamlit as st

st.text("欢迎来到Streamlit的世界！")

这将显示一段简单的欢迎文本。除了显示静态文本之外，Streamlit还支持创建输入字段、按钮、图表、滑块等。

- **输入字段**：可以用来收集用户的输入，比如文本、数字和日期等。例如：

user_name = st.text_input("请输入您的名字：")

- **按钮**：用户可以点击按钮来执行特定的操作。

if st.button('点击我'):
    st.success('按钮被点击了！')

- **图表与数据可视化**：可以轻松地展示数据和图表。例如，使用Pandas和Matplotlib可以绘制简单的线图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})
st.line_chart(data)

- **滑块**：让用户可以拖动滑块来选择一个值范围。

min_value, max_value = st.slider("选择一个数字范围", 0, 100, (25, 75))
st.write(f"您选择的最小值是 {min_value}, 最大值是 {max_value}")

Streamlit的组件不仅限于上述这些，但它们构成了构建交互式应用的基石。

## 3.2 Streamlit的高级应用技巧

### 3.2.1 状态管理与数据持久化
当开发一个应用时，状态管理是一个重要的方面。Streamlit提供了一些工具来帮助开发者管理应用的状态。

Streamlit会话状态（session state）可以用来存储用户在会话期间的所有数据。例如，当用户通过滑块选择值后，开发者可以将这个值保存在会话状态中。

if 'value' not in st.session_state:
    st.session_state['value'] = 50  # 初始化

st.slider('选择一个值', 0, 100, st.session_state['value'])

st.session_state['value'] = st.slider('选择一个值', 0, 100, st.session_state['value'])

状态数据可以通过会话持久化在用户浏览器中，但需要记住的是，每次Streamlit应用重启时，这些状态数据会丢失。因此，对于需要持久化保存的数据，需要借助外部数据库或文件系统。

### 3.2.2 集成外部服务和API
Streamlit允许用户轻松地集成外部API和微服务。这对于需要从外部数据源获取数据的应用尤其重要。例如，可以使用HTTP请求调用一个API。

import requests

def fetch_data(api_url):
    response = requests.get(api_url)
    return response.json()

api_url = "https://api.example.com/data"
data = fetch_data(api_url)
st.write("获取的数据:", data)

## 3.3 Streamlit在大模型部署中的角色

### 3.3.1 Streamlit作为用户界面层
在大模型部署的上下文中，Streamlit可以作为与用户交互的前端层。它可以被用来展示模型输出，收集用户输入，以及提供一个简单的仪表板来监控模型的性能指标。

例如，假设有一个文本生成模型，Streamlit可以用来输入文本提示并显示生成的文本：

import streamlit as st
from your_model_library import TextGeneratorModel

model = TextGeneratorModel()

user_prompt = st.text_input("请输入文本提示：")
if user_prompt:
    generated_text = model.generate_text(user_prompt)
    st.write("生成的文本：", generated_text)

### 3.3.2 实现流式处理与交互式应用
Streamlit支持实时更新UI的功能，这对于需要展示实时数据流的应用特别有用。它可以被用来展示大模型产生的实时反馈或日志信息。

为了实现这一功能，Streamlit的`st.write`方法可以带有`stream`参数，这允许内容在生成后实时更新到UI中。

import time

for i in range(10):
    st.write(f"正在生成文本... {i}/10", stream=True)
    # 模拟生成文本的过程
    time.sleep(1)
st.write("文本生成完毕！")

这个简单的例子展示了如何用Streamlit创建一个实时更新的进度指示器。在实际的大模型应用中，这个技术可以用来提供实时的生成文本、图片或其他形式的输出。

# 4. Llama模型的部署与优化

## 4.1 Llama模型概览与特点

### 4.1.1 Llama模型架构解析

Llama模型是一种先进的人工智能语言模型，由专业研究团队构建，旨在解决自然语言处理领域内的多种任务，比如翻译、问答、文本摘要和内容生成。Llama模型采用的是transformer架构，这种架构因其能处理序列数据而广受欢迎。transformer的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列中的每个元素时，都能考虑到序列中的其他所有元素。

在自注意力机制的基础上，Llama模型还加入了多层结构，以增强模型的表达能力和泛化能力。模型的每一层通常包括多头自注意力机制和前馈神经网络，以及层归一化和残差连接，这些都是为了增强模型训练的稳定性和提高模型性能。

graph LR
    A[输入文本] --> B[词嵌入层]
    B --> C[位置编码]
    C --> D[Transformer编码器]
    D --> E[Transformer解码器]
    E --> F[全连接层]
    F --> G[输出文本]

在Mermaid流程图中，我们可以看到Llama模型的工作流程：从输入文本到词嵌入层，然后通过位置编码增强序列信息，接下来进入多层的Transformer编码器和解码器，最后通过全连接层输出最终的文本结果。

### 4.1.2 Llama模型的性能优势

Llama模型在多个自然语言处理基准测试中展示了其卓越性能。其性能优势主要来源于几个方面：

1. 深度和宽度的优化：Llama模型通过增加层数和每层的神经元数来提升模型的容量。
2. 训练数据的丰富性：大量且高质量的训练数据是提升模型性能的关键。
3. 预训练和微调策略：通过预训练捕捉通用语言特征，再通过微调适应特定任务，Llama模型在不同任务上都有良好的表现。

此外，Llama模型的架构允许快速集成新的训练数据，这使得它能快速适应语言的变化和新场景的需求。

## 4.2 Llama模型的本地部署流程

### 4.2.1 环境准备与模型下载

在本地部署Llama模型之前，需要准备一个稳定且性能良好的环境。这通常包括一台拥有足够计算资源的服务器，以及部署所需的软件环境，如Python、PyTorch等。

# 安装依赖环境
pip install torch transformers

# 下载预训练的Llama模型
git clone https://github.com/llama-org/llama-model.git
cd llama-model
python download_model.py --model_name=llama

通过上述命令，我们首先安装了必需的Python库，并克隆了包含Llama模型的GitHub仓库。接着使用脚本下载了预训练好的模型。

### 4.2.2 模型加载与推理执行

加载模型是开始使用Llama模型进行推理的关键步骤。在加载模型后，我们可以通过提供输入文本来获得模型的输出。

from transformers import LlamaTokenizer, LlamaForCausalLM

tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("llama")
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("llama")

input_text = "Translate English to French: How are you?"
encoded_input = tokenizer(input_text, return_tensors='pt')

output = model.generate(**encoded_input, max_length=100)

print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

在Python代码中，我们使用了transformers库来加载Llama模型。我们首先使用LlamaTokenizer对输入文本进行编码，然后通过LlamaForCausalLM加载模型权重。最后，调用模型的generate方法进行文本生成，并打印结果。

## 4.3 Llama模型的性能调优与优化

### 4.3.1 资源分配与效率优化

在使用Llama模型时，资源分配和效率优化是提升性能和降低成本的关键。对于资源密集型的大型模型来说，合理分配内存和计算资源尤为关键。

from transformers import pipeline

# 创建一个文本生成的pipeline，优化内存使用
generator = pipeline('text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer, device='cuda', max_length=50, num_return_sequences=1, no_repeat_ngram_size=2)

# 生成文本
result = generator("The future of AI is")

for r in result:
    print(r['generated_text'])

在这段代码中，我们利用transformers库的pipeline功能来优化模型推理过程中的内存使用。我们设置了最大生成长度（`max_length`）和不重复的n-gram大小（`no_repeat_ngram_size`），从而减少内存消耗。

### 4.3.2 常见问题与解决方法

在使用Llama模型过程中可能会遇到一些问题，比如显存溢出（Out-of-Memory）错误，或者是模型输出结果不符合预期。对于显存溢出问题，除了优化资源分配外，还可以通过减小模型大小、降低输入输出序列长度或使用模型量化等技术来缓解。

而针对模型输出问题，可以通过微调模型参数、优化训练数据集或调整模型超参数来改善。

# 使用梯度累积来避免显存溢出
from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=2,
    gradient_accumulation_steps=4,
    fp16=True,  # 启用混合精度训练
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
)

trainer.train()

在这段代码中，我们使用了transformers库中的Trainer类，并设置了梯度累积步数（`gradient_accumulation_steps`）来减少单次迭代对显存的需求。

通过以上步骤，Llama模型的本地部署流程得以完成，性能调优也得到了相应的实施。接下来的章节中我们将介绍如何利用Streamlit构建一个直观的用户界面，进一步发挥Llama模型在实际应用中的潜力。

# 5. 综合实践案例：构建本地大模型应用

## 5.1 项目需求分析与设计

### 5.1.1 确定应用目标与功能

在构建一个本地大模型应用时，明确应用的目标与功能至关重要。对于一个有实用价值的项目，它首先应该满足某个明确的需求或解决特定问题。以构建一个自然语言处理（NLP）应用为例，目标可能是提供一个能够理解并回应用户查询的智能助手。

此应用的功能可能包括但不限于：

- **问答系统**：用户可以向系统提出问题，系统则提供相关的答案。
- **文本生成**：根据用户的提示或关键词生成连贯的文本。
- **文本摘要**：对长篇文档进行摘要，提取主要观点或内容。
- **机器翻译**：实现文本的即时翻译功能。

确定应用目标与功能后，下一步是技术选型，确定需要哪些技术栈来实现这些功能。

### 5.1.2 技术选型与规划

技术选型通常涉及框架、库和工具的选择，它们将共同构成应用的基础设施。对于一个本地部署的大模型应用，以下是一些可能的选择：

- **模型选择**：选择具有所需功能的大语言模型，如GPT、BERT等。
- **框架选择**：选择合适的框架来支撑模型的运行，例如使用TensorFlow或PyTorch等。
- **前端技术栈**：使用React或Vue.js构建用户界面，以及Streamlit作为应用层的界面框架。
- **后端技术栈**：利用Flask或FastAPI等框架来处理后端逻辑。
- **数据库选择**：根据数据存储需求，可能选择SQLite、MySQL或MongoDB等。

技术选型后，还需规划项目的架构设计。这涉及到将应用的各个组件分解为独立的模块，明确它们之间的接口和数据流。

## 5.2 项目实施步骤详解

### 5.2.1 前端界面设计与实现

前端设计的目的是为了创建一个用户友好的交互界面。在这个阶段，我们会设计应用的布局、样式以及与用户的交云方式。

1. **布局设计**：利用工具如Figma或Sketch设计应用的布局。
2. **组件开发**：选择合适的前端框架组件库，例如Material-UI或Ant Design，来加速开发过程。
3. **用户交互**：利用JavaScript、HTML和CSS实现应用界面的动态交互功能。
4. **与后端通信**：使用Ajax或Fetch API与后端服务进行数据交换。

在实现前端界面时，代码应该遵循最佳实践，保证代码的可读性、可维护性和扩展性。同时，也应通过单元测试来确保各个组件的功能正确无误。

// 示例代码：使用React和Fetch API与后端通信
import React, { useState, useEffect } from 'react';

function App() {
  const [response, setResponse] = useState(null);
  const [input, setInput] = useState('');

  useEffect(() => {
    fetch('/api/get-model-answer', {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Content-Type': 'application/json',
      },
      body: JSON.stringify({ prompt: input }),
    })
    .then(response => response.json())
    .then(data => {
      setResponse(data.answer);
    })
    .catch((error) => {
      console.error('Error:', error);
    });
  }, [input]);

  const handleSubmit = (event) => {
    event.preventDefault();
    // Call the API with the current input
  };

  return (
    <div className="App">
      <form onSubmit={handleSubmit}>
        <input
          type="text"
          value={input}
          onChange={(e) => setInput(e.target.value)}
          placeholder="Type your question here"
        />
        <button type="submit">Ask</button>
      </form>
      {response && <p>Model response: {response}</p>}
    </div>
  );
}

export default App;

### 5.2.2 后端服务搭建与集成

后端是应用的核心，负责处理前端发送的请求，与大模型进行交互，并将结果返回给前端。

1. **API设计**：设计RESTful API或GraphQL API来处理前端的请求。
2. **模型集成**：将选定的大模型集成到后端服务中，通过API与模型交互。
3. **业务逻辑**：编写必要的业务逻辑代码来处理数据、执行模型推理等。
4. **安全和优化**：确保API的安全性，例如通过身份验证和授权机制来保护接口。同时，对服务进行性能优化，如缓存机制等。

## 5.3 项目测试与部署

### 5.3.1 功能测试与性能评估

项目开发完成后，需要进行彻底的测试来确保应用的每个功能都能按预期工作。功能测试包括单元测试、集成测试和系统测试。性能评估则关注模型推理的速度和效率、应用的响应时间和资源使用情况等。

### 5.3.2 部署流程与环境优化

部署是将应用从开发环境迁移到生产环境的过程。对于本地部署的大模型应用，通常会涉及以下步骤：

1. **环境准备**：确保生产环境中的操作系统、硬件资源和依赖库等已准备好。
2. **配置管理**：配置应用的环境变量和必要的参数。
3. **部署策略**：采用合适的部署策略，如蓝绿部署或滚动更新等。
4. **监控与日志**：部署监控工具以跟踪应用的性能和状态，并配置日志记录以便于问题排查。

通过以上的测试和优化，一个本地部署的大模型应用就构建完成了。接下来，就可以将它部署到服务器上，并开始提供服务。

# 6. 大模型本地部署的挑战与展望

随着人工智能技术的快速发展，大模型本地部署已经变得越来越重要。然而，在享受大模型带来的便利的同时，我们也面临着各种挑战和问题。深入探讨这些挑战和问题，以及未来的发展趋势和机遇，对于推动大模型本地部署的进步具有重要意义。

## 6.1 面临的挑战与问题

大模型本地部署的挑战主要来源于两个方面：硬件资源的限制与模型安全性与隐私保护问题。

### 6.1.1 硬件资源的限制与挑战

大模型通常需要大量的计算资源和存储空间，这对于本地部署提出了较高的要求。在硬件资源有限的情况下，如何有效地部署和运行大模型成为了一个主要挑战。

#### 6.1.1.1 资源优化

优化硬件资源使用是提高大模型部署效率的关键。通过采用高效的模型压缩技术和优化算法，可以在一定程度上减少模型对硬件资源的需求。

# 示例代码：使用PyTorch进行模型优化
import torch
import torch.nn.utils.prune as prune

# 加载预训练模型
model = torch.load('pretrained_model.pth')

# 应用权重修剪来减少模型大小
prune.global_unstructured(
    model.parameters(),
    pruning_method=prune.RandomUnstructured,
    amount=0.1,
    nLoaderWorkers=1,
    LoaderWorkerInitFn=None,
)

# 确保模型在优化后还能正常工作
model.eval()

#### 6.1.1.2 硬件升级

在硬件层面，升级到具有更高性能的处理器、增加内存容量和使用更快的存储设备，可以有效提升大模型的本地部署能力。

### 6.1.2 模型安全性与隐私保护问题

在本地部署大模型的过程中，安全性与隐私保护问题同样不容忽视。这些模型可能包含敏感信息，如果没有得到妥善保护，可能会导致数据泄露。

#### 6.1.2.1 加密技术

使用加密技术，如同态加密，可以在不暴露数据内容的情况下进行模型推理，从而有效保护数据隐私。

# 示例代码：使用同态加密库
from homomorphic_encryption import encrypt, decrypt

# 加密数据
encrypted_data = encrypt(data)

# 在加密数据上进行模型推理（伪代码）
encrypted_result = model_inference(encrypted_data)

# 解密结果
result = decrypt(encrypted_result)

#### 6.1.2.2 访问控制

实施严格的访问控制和身份验证机制，确保只有授权用户才能访问模型，从而增强系统的安全性。

## 6.2 未来发展趋势与机遇

随着技术的不断进步，大模型本地部署将面临更多的发展机遇。

### 6.2.1 边缘计算与本地部署

边缘计算的发展为大模型的本地部署带来了新的机遇。通过在边缘设备上运行模型，可以实现更快的响应速度和更高的数据安全。

#### 6.2.1.1 边缘计算优势

边缘计算可以降低延迟，减少对中心服务器的依赖，并且在本地处理数据可以减少隐私泄露的风险。

### 6.2.2 开源社区与工具的发展方向

开源社区为大模型的开发和部署提供了丰富的资源和工具。未来，我们可以期待更多的创新和改进，使得大模型本地部署变得更加便捷和高效。

#### 6.2.2.1 社区贡献

开源社区通过贡献代码和分享经验，促进了大模型本地部署工具的完善和普及。

| 工具 | 功能描述 |
| ------------ | ---------------------------------- |
| Docker | 轻量级虚拟化容器 |
| Kubernetes | 自动化部署、扩展和管理容器化应用 |
| LangChain | 构建和部署大规模语言模型的框架 |
| Streamlit | 快速创建和分享数据应用的平台 |

这些工具的不断进步和优化，将为大模型本地部署提供强大的支持，推动AI技术的进一步发展。