chatgpt独立部署独立部署im全套源码

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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

langchain-chatglm部署

1、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。

2、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。模型服务启动：执行server/llm_api.py脚本启动LLM模型服务。

3、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。

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ChatGLM2-6B本地部署

1、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。

2、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。

3、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。

4、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）。

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。

6、登录已购买的服务器，点击JupyterLab进入控制台。下载ChatGLM2模型，建议提前从加速网站下载，避免慢速下载。创建“chatglm2-6b”目录用于存储模型，并在该目录下执行下载命令。同时，创建“chatglm2-6b-code”目录存放模型代码，下载运行依赖。进入该目录后，执行相关命令下载代码。

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、访问群晖地址：8181，即可查看到部署的PandoraNext网站，与演示站功能一致。若开启proxy模式，需设置proxy_api_prefix，确保前缀包含数字与字母。这将允许你搭建类似github.com/ChatGPTNextW...界面，并设置代理地址为群晖的地址，如ChatGPT-Next-Web。

6、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。