chatgpt启动 ChatGPT启动表情包

admin 昨天 8阅读 0评论

本文目录一览：

1、ChatGLM2-6B本地部署
2、langchain-chatglm部署
3、cleanmymac这个软件怎么样？

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、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。

3、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。

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、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。

6、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。

chatgpt启动 ChatGPT启动表情包

langchain-chatglm部署

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。

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。

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。