chatgpt部署 chatGPT部署到本地需要显卡

admin 今天 4阅读 0评论

本文目录一览：

1、langchain-chatglm部署
2、ChatGLM2-6B本地部署
3、通过NextChat(ChatGPT-Next-Web)低成本给自己或客户部署GPT程序
4、...使用LLMs模块接入自定义大模型,以ChatGLM为例

langchain-chatglm部署

1、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。

2、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。

3、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。

chatgpt部署 chatGPT部署到本地需要显卡

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）。

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。

4、OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxx，即API键 OPENAI_API_BASE=https：//：/v1，为本地API的IP地址和端口号使用这些信息，即可与One API服务进行交互，其使用方式与OpenAI API基本一致。对于ChatGPT-Next-Web的集成，部署过程十分便捷。

5、ChatGPT-Next-Web：基于Next.js和Vercel的ChatGPT Web UI。它使得用户可以通过Web浏览器与ChatGPT进行交互，非常适合于需要快速构建和部署ChatGPT应用的场景。云存储 MinIO：一个开源的云原生对象存储服务，用于存储和检索对象。

6、GPT模型通过自监督学习的方式，从大量的文本数据中学习自然语言的规律和模式。在训练过程中，模型会尝试预测输入文本中下一个最可能的词或短语。使用开源GPT模型或项目 GPT-2：GPT-2是一个具有13亿个参数的大型语言模型，其开源代码可在GitHub上获取。

...使用LLMs模块接入自定义大模型,以ChatGLM为例

LangChain LLMs模块为自定义大模型接入提供便利。通过封装ChatGLM接口，实现与LangChain其他模块的协同。利用Cache功能，提高响应速度，特别是对重复问题的快速处理。接入方法包括配置Cache与调用模型服务。综上，国内大模型领域发展迅速，ChatGLM-6B作为平民版本，为开发人员提供了低成本、高效率的选项。

多模态大模型脱胎于大模型的发展，传统的多模态模型面临着巨大的计算开销。而LLMs（大规模语言模型）在大量训练后掌握了关于世界的“先验知识”，因此，使用LLMs作为多模态大模型的先验知识与认知推动力，来加强多模态模型的性能并降低其计算开销，成为了一种自然的想法。