chatgpt应用端口 trace 端口

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本文目录一览：

1、openai连接不到api服务器怎么解决?
2、ChatGLM2-6B本地部署
3、one-api初探
4、实操用Langchain,vLLM,FastAPI构建一个自托管的Qwen-7B-Chat
5、手把手教你搭建QQ机器人

openai连接不到api服务器怎么解决?

注册Cloudflare账号后，免费开通AI Gateway服务，获取专属链接，替换原OpenAI端点即可。此方法不仅使大陆用户能无缝访问OpenAI服务，还能享受Cloudflare的统计服务。

使用Python检查网络连接，验证能否成功连接到OpenAI的API服务器。检查并确认本地防火墙和代理设置，确保它们允许Python程序与外部网络进行通信。如果使用代理，请通过环境变量进行配置，确保代理信息在Python环境中可用。更新Python版本和依赖库，确保使用的都是最新版本，尝试通过更新解决可能存在的兼容性问题。

Python版本确保安装了最新版的Python。起初，我使用的是2版本，尝试引入OpenAI模块时失败。更新到12版本后，问题得以解决。 Python集成开发环境我使用的是PyCharm，它提供了一键导入包的功能，将openai模块下载至项目中。

问题：使用openai库时可能遇到无chatCompletion的情况。解决方案：确保openai库为最新版本。可以通过pip install upgrade openai命令来更新库。操作系统环境配置问题：问题：在特定操作系统上可能遇到no model named win32api等错误。解决方案：确保Python环境与操作系统兼容，并正确配置环境变量。

对于稳定性问题，OpenAI偶尔会出现不稳定的状况。我们通过增加超时重试机制（默认10秒内重试1次）来解决此问题。具体实现步骤和DEMO可以在openai-stream-parser项目中找到。总结来说，通过合理优化网络环境和增加重试机制，我们可以有效地解决对接OpenAI时遇到的速度和稳定性问题。

安装OpenAI模块：答案：有两种主要方式安装openai模块：方式一：在PyCharm等IDE中，通过点击编辑器右上角的齿轮图标，选择“Python解释器”，然后点击加号选择并下载openai模块。确保断开任何代理连接以避免安装失败。

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ChatGLM2-6B本地部署

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。

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。

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）。

在部署ChatGLM2-6B模型之前，请确保满足以下前置条件：在执行项目安装之前，你需要安装以下各项：Anaconda、git、Conda、git-lfs、cuda、cudnn、pycharm以及TDMGCC。

部署chatglm2-6b到V100上，需遵循以下步骤，以确保系统兼容性和优化性能。首先，确保您的系统支持CUDA 17或更高版本，因为chatglm2-6b支持CUDA 16，但与PyTorch 0不兼容。当前，推荐使用CUDA 17，以获得最佳性能。

模型API部署则实现了模型的联机调用，使用了如fastapi和uvicorn等库。最后，通过适配OpenAI接口，实现了从ChatGPT接口无缝切换至ChatGLM2-6B。整个部署过程耗时较长的环节主要是解决模型文件问题，例如文件MD5校验不一致导致的问题。如有任何疑问或需要进一步帮助，欢迎关注AINLPer公众号，加入交流群。

one-api初探

1、在开始使用API前，先访问one-api的本地部署页面，输入地址：10.1：3001/login并登录系统。按照页面提示操作，获取API关键信息。

2、安装 Docker，通过 SSH 登录服务器后，安装基础软件包、导入 Docker 官方的 GPG 密钥并设置 Docker 存储库。注册 Yubikey API（可选），使用 Yubikey 两步验证方法，确保安全。若已删除出厂卡槽信息，参考指南重新注册。

3、在Android api19之前，set方法是精准的，但在19之后，为了降低频繁唤醒cpu造成的电量浪费，系统会自动将几个alarm放在一起触发，set方法自然也就无法保证准确性。因此Android又提供了setExact和setWindow来保证准确性。setExact保证精准触发，setWindow保证在设置的时间段内一定触发。

实操用Langchain,vLLM,FastAPI构建一个自托管的Qwen-7B-Chat

1、部署模型并使用FastAPI启动Web服务，处理请求并生成LLM响应。API在端口5001上运行，确保离线推理过程已经完成，无需重复下载模型。借助Langchain增加知识库功能，通过FAISS库构建向量数据库，并利用embedding模型将知识转换为向量形式。导入知识后，将向量数据库集成到代码中，引导LLM考虑背景知识。

2、要实操构建一个自托管的微调模型LLama38B，利用unsloth、vLLM、FastAPI、Open webUI，可以按照以下步骤进行：选择合适的GPU 推荐配置：选择A100 80G PCIe实例，以确保在推理中获得更好的准确性和更高的吞吐量。