chatgpt能部署 chatGPT本地部署教程

本文目录一览：

• 1、通过NextChat(ChatGPT-Next-Web)低成本给自己或客户部署GPT程序
• 2、ChatGLM2-6B本地部署
• 3、算力基础知识(二)
• 4、chartgpt的k8s事件,为啥会影响dns
• 5、langchain-chatglm部署

通过NextChat(ChatGPT-Next-Web)低成本给自己或客户部署GPT程序

1、通过NextChat(ChatGPT-Next-Web)低成本给自己或客户部署GPT程序的方案 NextChat简介 NextChat（又名ChatGPT-Next-Web）是一个面向用户的GPT类应用程序，用户可以通过这个程序与GPT进行交互。

2、Docker部署 为了在国内搭建聊天机器人，我们可以选择使用PandoraNext这一项目。PandoraNext不仅提供了演示站点供用户简单体验，更重要的是，通过部署自己的PandoraNext，我们可以使用proxy模式，该模式提供了API接口，方便我们自定义ChatGPT服务。

3、NextChat 项目链接：https：//github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web 优势：用于访问开源和专有LLM的统一平台，灵活的模型选择，可以通过API密钥减少对基于订阅的服务的依赖，潜在的成本节省，数据隐私。NextChat提供了一个统一的平台来与各种LLM进行交互。

ChatGLM2-6B本地部署

1、ChatGLM2-6B提供了多种推理方式，包括Gradio模式、Streamlit模式和命令行demo，使用起来比较简单。在部署和推理过程中，需要注意cuda版本的兼容性以及torch版本的安装。通过合理的配置和修改，可以顺利地在本地环境中运行ChatGLM2-6B模型，进行对话推理。

2、ChatGLM26B本地部署的步骤如下：环境准备：项目克隆：首先，从GitHub或其他代码托管平台克隆ChatGLM26B的源代码。安装依赖：安装transformers库，torch版本推荐0以上以获得最佳推理性能。同时，安装GIT LFS并测试安装是否成功。

3、要开始使用ChatGLM2-6B，首先需要在智星云官网上租赁具有适当配置的机器，如RTX 3090-24G。登录后，通过管理员权限运行anaconda prompt，切换到虚拟环境并激活，然后导航到C盘的myglm文件夹，进一步进入ChatGLM2-6B的主目录（C：\ProgramData\myglm\ChatGLM2-6B-main）。

4、使用命令行导航到C：ProgramDatamyglmChatGLM26Bmain目录。启动web_demopy：在该目录下，运行命令streamlit run web_demopy server.port 5901来启动web_demopy进行本地实验。初次运行时，由于模型加载需要时间，可能需要耐心等待进度条达到100%。后续对话响应会显著加快。

5、本地化部署后能拿来写代码的大模型有LocalAI、DeepSeek RChatGLM-6B及其升级版ChatGLM2-6B等。LocalAI：LocalAI是一款专为本地化部署设计的开源AI框架，它支持运行各类开源大模型，如LLaMAPhi-2等。该框架无需GPU即可在普通电脑上实现智能文本生成等功能，包括写代码。

算力基础知识(二)

1、算力基础知识（二）算力（计算能力）作为人工智能、大数据、云计算等领域的核心资源，其重要性不言而喻。掌握模型的算力需求、研究算力对程序和算法性能的影响，以及如何评估和选择合适的算力资源，是提升系统效率的关键。以下是对算力基础知识的进一步探讨。

2、Hashrate：这是衡量区块链和加密货币中算力的单位，表示每秒钟能够完成多少次哈希函数的计算。Hashrate的单位包括MH/s（每秒百万次哈希计算）、GH/s（每秒十亿次哈希计算）、TH/s（每秒一万亿次哈希计算）、PH/s（每秒一千万亿次哈希计算）。

3、算力基础知识（一）算力的定义与重要性 1 定义 算力，或计算能力，是指计算机系统执行算法、处理数据和解决问题的能力。在更专业的层面上，算力可以量化为单位时间内处理数据的速度，通常用每秒浮点运算次数（FLOPS， Floating Point Operations Per Second）来衡量。

4、深入理解浮点运算和算力的计算方法，可以帮助我们更有效地利用计算资源，优化算法性能，并在不同应用场景中做出明智选择。通过掌握这些基础知识，我们可以更好地应对数字化时代的技术挑战。

5、算力基础知识（五）：不同厂家算力对比 在深度学习和AI领域，算力是支撑模型训练和推理的关键资源。不同厂家的GPU架构在性能、成本、生态支持等方面各有千秋，选择合适的GPU架构对于优化性能、成本和能效至关重要。以下是对NVIDIA、华为Ascend、寒武纪等主流GPU供应商的详细对比。

6、掌中核心——手机SOC基础知识科普 定义 SOC，全称“System On Chip”，即“片上系统”。它表示“所有功能集成在一片上”，对于手机而言，需要运行APP、处理日常数据，需要CPU；需要打游戏，需要GPU来处理图形数据；需要拍照，需要ISP处理图像信号。

chartgpt的k8s事件,为啥会影响dns

ChatGPT的K8s事件中，DNS受到影响的原因主要是由于K8s控制面故障导致的连锁反应。具体原因如下：K8s控制面负载过重：在OpenAI部署新的遥测服务时，意外地导致Kubernetes控制平面的负载急剧增加。控制平面是Kubernetes集群的核心组件，负责管理和协调集群中的各个节点和容器。

langchain-chatglm部署

部署LangchainChatchat的要点和小记如下：基本部署流程：通过git clone命令下载LangchainChatchat的仓库代码。下载所需的LLM模型文件和Embedding模型。在配置文件中修改LLM模型和embedding模型的路径。使用conda创建并激活虚拟环境，安装并更新所需的库。

部署基于 Langchain 与 ChatGLM 的本地知识库问答应用 LangChain-Chatchat，我尝试了私有化部署，遵循仓库内的 readme 和 INSTALL.md。过程中遇到了一些小问题，如缺少某些库，导致一键启动脚本启动的服务无法通过服务器IP外部访问。

langchainchatglm的部署方法主要包括以下几种：本地ChatGPT部署：这种方法允许你在本地机器上运行ChatGLM模型，适用于对数据隐私和安全性有较高要求的场景。需要具备一定的技术能力和资源，包括安装必要的软件和库，以及配置模型所需的计算资源。命令行部署：通过命令行界面进行部署，适合熟悉命令行操作的用户。

在本地部署LangChain和ChatGLM2的实际体验如下：环境配置与安装：部署环境：win11系统搭配RTX 4060 Laptop，使用AnaConda管理Python虚拟环境，有效避免了LangChain和ChatGLM2之间的依赖冲突。库安装：成功安装了所有关键库的特定版本，确保了环境的稳定性和兼容性。

本文介绍的是在本地部署LangChain和ChatGLM2的实际体验。LangChain是一个开源框架，专为应用开发者设计，便于快速构建基于大型语言模型的应用程序。部署环境为win11+RTX 4060 Laptop（8G显存），使用AnaConda管理Python虚拟环境，确保LangChain和ChatGLM2的环境分开，以避免依赖冲突。

LangchainChatGLM的部署可以通过以下两种方式进行：命令行部署：适用对象：技术背景较强的开发者。步骤概述：涉及安装必要的依赖、运行特定的启动脚本，并按照指示一步步操作。优点：提供详细的部署步骤，适合对技术有一定了解的用户。注意事项：在实际操作前，需确保仔细阅读并理解相关的文档和指南。