chatgptapi调用 调用itrptocx异常如何解决

本文目录一览：

• 1、部署oneapi集成chatglm3的api服务,同时基于chatweb-next调通
• 2、使用Colossal-AI云平台精调私有GPT
• 3、想要搭建自己的ChatPDF?LangChain入门教程
• 4、ChatGPT16个热门插件详细介绍
• 5、听说ChatPGT“好用到吓人”?卖家薅羊毛的时候到了!
• 6、AutoGPT来了!手把手教你如何本地安装AutoGPT(建议收藏)

部署oneapi集成chatglm3的api服务,同时基于chatweb-next调通

开启OneAPI服务 OneAPI服务提供了一个管理与分发接口，支持包括Azure、Anthropic Claude、Google PaLM 2 & Gemini、智谱 ChatGLM、百度文心一言、讯飞星火认知、阿里通义千问、360 智脑以及腾讯混元在内的多个大模型，用户仅需使用一个API，无需安装额外软件，一键部署即可开始使用。

使用Colossal-AI云平台精调私有GPT

Colossal-AI云平台 Colossal-AI云平台是一个专业级深度学习训练平台，提供强大的计算能力与模型加速支持，显著降低训练成本，是大型模型训练的理想选择。Colossal-AI平台优势 在本教程中，我们将指导您如何使用Colossal-AI平台微调行业特定的大型语言模型（LLM）。

显存优化方面，Colossal-AI集成了多维并行、ZeRO冗余内存消除、CPU offload、Gradient Checkpoint、自动混合精度（AMP）等前沿技术，帮助用户避免显存瓶颈，降低硬件需求。Colossal-AI的接口设计与PyTorch风格保持一致，降低了学习和使用的成本。开发者仅需少量修改即可将项目与Colossal-AI结合，实现大规模并行。

Colossal-AI是一个深度学习系统，旨在支持大规模模型的高性能分布式训练，基于PyTorch开发。它支持多种分布式加速方式，如张量并行、流水线并行、零冗余数据并行和异构计算。通过GitHub开源，Colossal-AI已多次登上GitHub Trending榜单。Colossal-AI适用于复杂模型的分布式训练，如BERT、GPT和ViT等。

在使用8卡训练/微调LLaMA2-7B时，Colossal-AI能达到约54%的硬件利用率（MFU），处于业界领先水平。而对于预训练任务，以使用512张A100 40GB预训练LLaMA2-70B为例，DeepSpeed ZeRO3策略因显存不足而无法启动，仅能通过速度衰减较大的ZeRO3-offload策略启动。

如ChatGLM-6B LoRA后的权重约15M。SFT、RM和PPO的数据格式各不相同，需要根据具体要求准备相应的数据样例。奖励模型和基础模型的兼容性取决于具体实现，如colossal-ai的coati需要同系列tokenizer。应用构建应用策略包括检索+LLM和领域知识微调，通过SFT训练模型适应特定领域知识。

想要搭建自己的ChatPDF?LangChain入门教程

搭建自己的Chat大模型是一项涉及多个步骤的项目，但通过遵循以下步骤，您可以实现聊天会话和对话知识库等功能。首先，确保您拥有一个合适的服务器环境，阿里云提供了免费试用通道，您可以搜索“dsw服务器”以获取相关资源。接下来，进入控制台并创建DSW实例。

首先，我通过：git clone https：//github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git 进入目录 cd Langchain-Chatchat ，下载了所需的 LLM 模型文件和 Embedding 模型。

第一步，根据所用模型设置环境变量。如果是 OpenAI，只需设置 OpenAI API Key；如果是 Azure OpenAI，则需设置 type、api verseion、api base 和 api key。第二步，使用 LangChain 的 WebBaseLoader，配置网页 URL 以加载文本。加载后的 documents 包含网页元数据和文本。第三步，对文档拆分并向量化。

第一步：安装LangChain框架，使用以下pip命令：第二步：为LangChain交互提供一个LLM，我们在这个示例中使用OpenAI，但你可以在应用中使用任何想要的LLM。为了使OpenAI正常工作，需要一个API密钥来验证请求。通过创建OpenAI账户、转到API密钥部分并选择“Create new secret key”获取密钥。

首先，我们需要导入`ConversationalRetrievalChain`。初始化此链时，需要配置两个参数：模型和检索器。对于上下文对话，我们通常推荐使用GPT 5或4作为模型，因为它们能够更好地理解上下文。在LangChain中单独引用这类聊天模型。

ChatGPT16个热门插件详细介绍

这个插件是设计用来加速从PDF文件中提取信息的。它通过接受用户提供的一个PDF的URL链接或者一个文档ID (doc_id)来工作。如果提供了URL，插件首先会验证它是一个正确的URL。在验证URL后，插件会进行PDF的下载，并将其内容存储在一个向量数据库中。

WebPilot 是一个联网搜索插件，为 ChatGPT 增加了联网功能。对于没有 Plus 会员的用户，它也提供了独立的浏览器插件版本，每周免费额度为 50 次。WebPilot 支持直接与当前网页对话，选中文本后提供多种快捷操作，如翻译、解释、扩写、润色等，提升了用户体验。

DeepL：支持ChatGPT的翻译插件。Google翻译插件：不明确是否支持ChatGPT，因为它使用Google的翻译引擎和技术。Mate Translate：不明确是否支持ChatGPT，因为它采用多个翻译引擎，其中可能包含ChatGPT。Yandex翻译插件：不明确是否支持ChatGPT，因为它使用Yandex的翻译引擎和技术。

通过这个功能，ChatGPT会为用户提供一段基础水平的英语段落，用户可以对其进行修改，之后ChatGPT会反馈修改意见并提出改进建议。用户可以根据自己的实际水平，调整段落难度，如将“at a kids level”改为“highschool student”、“professional”或“novelist”。

InstructGPT模型结构ChatGPT的核心是InstructGPT模型，理解ChatGPT就是理解InstructGPT。InstructGPT的三大核心步骤如下：SFT(supervised fine-tuning)原理SFT是InstructGPT的核心步骤之一，其原理简单但数据需求量大。GPT模型通过大量有监督的Prompt数据进行精调，主要任务是预测下一个token。

听说ChatPGT“好用到吓人”?卖家薅羊毛的时候到了!

1、客户服务：ChatGPT可以应用于智能客服机器人，提供全天候在线服务，帮助商家更好地管理客户关系，提升客户满意度。商家可尝试使用此功能，优化客服流程。 网站页面设计：虽然目前仅支持静态网页设计，但ChatGPT可以协助商家对现有网页进行前端更改，如添加动画效果，提升用户体验。

AutoGPT来了!手把手教你如何本地安装AutoGPT(建议收藏)

首先，你需要在你的设备上安装Git，进入百度搜索git for windows，选择官方下载链接。接着，访问Python官网下载最新版本，并在安装时勾选添加到PATH，以便后续调用。接着，访问AutoGPT项目的GitHub地址（github.com/Significant-...），复制git地址。

运行环境准备(安装Git 和Python)这里我就不细说了，大家可以看一下我以前的文章 AutoGPT来了！手把手教你如何本地安装AutoGPT（建议收藏）下载Auto-GPT-Chinese项目 进入AutoGPT项目地址（git clone github.com/RealHossie/A...），点击绿色code，复制git安装地址。

首先，前往Python官网下载与操作系统兼容的Python版本，并完成安装。然后，转至Visual Studio Code官网，下载与操作系统匹配的版本进行安装。接着，前往GitHub，找到AutoGPT项目页面。点击绿色按钮下载ZIP文件，并将其解压至Visual Studio Code中。打开解压后的文件夹。

首先，请访问官方网站下载并安装最新版本的Python，这里推荐使用12版本。接着，在命令行界面中执行以下操作：使用cd命令切换至要安装的目录，然后输入git clone https：//github.com/RealHossie/Auto-GPT-Chinese.git并回车。等待安装完成，在目标目录下将生成Auto-GPT-Chinese文件夹。