0，视频地址https://www.bilibili.com/video/BV16j411E7FX/?vd_source=4b290247452adda4e56d84b659b0c8a2【chatglm3】（4）：如何设计一个知识库问答系统，参考智谱AI的知识库系统，学习设计理念，开源组件1，知识库项目地址https://open.bigmodel.cn/knowledge知识配置：2，系统原理参考项目地址是：https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchatgitee搬运的项目：https://gitee.com/yang_hong_qu
部署一个本地的聊天机器人-基于ChatGLM3预备理论上来说8G及以上显存的英伟达GPU笔者的设备RTX4060Ti(16G显存)ArchlinuxPython3.10.10ChatGLM3代码版本33953b119e7开整下载ChatGLM3ChatGLM3是智谱AI几周前才开源的模型,6B大小的话只是个人用的话算是完全免费的.这个相比之前的2感觉是prompt优化了一些(不过也复杂了一些),可以直接用来让机器人调用工具等等需要下载两个仓库,一个是代码库一个是模型库,下面的命令不需要代理也可以直接执行gitclonehttps://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chat
一、引言在当今的AI时代，深度学习模型的应用越来越广泛。其中，由清华大学开发的ChatGLM模型是一款基于GLM架构的语言生成模型，具有强大的对话生成能力。然而，如何将这种模型部署到实际的应用中，是一个重要的问题。作者通过Datawhale的学习，将介绍如何使用趋动云部署ChatGLM模型。二、趋动云简介趋动云是一款专门为开发者提供的AI模型部署平台。它提供了一站式的模型训练、部署、管理服务以及大量的ChatGLM资源，使得开发者可以更加方便地将AI模型应用到实际的业务中。三、ChatGLM模型部署1.注册趋动云账号：首先，我们需要在趋动云官网注册一个账号（链接趋动云账号注册
LLMs之RAG：LangChain-ChatGLM-Webui(一款基于本地知识库(各种文本文档)的自动问答的GUI界面实现)的简介、安装、使用方法之详细攻略目录LangChain-ChatGLM-Webui的简介1、支持的模型LangChain-ChatGLM-Webui的安装1、安装T1、直接安装环境准备启动程序T2、Docker安装(1)、Docker基础环境运行(2)、Docker小白运行2、开启服务：JinaServingAPI(1)、启动服务(2)、执行curl初始化模型命令(3)、执行curl构建向量库命令(4)、执行curl发送指令(5)、DockerAPI服务快速启动La
引言“克隆dev环境到test环境，等所有服务运行正常之后，把访问地址告诉我”，“检查所有项目，告诉我有哪些服务不正常，给出异常原因和修复建议”，在过去的工程师生涯中，也曾幻想过能够通过这样的自然语言指令来完成运维任务，如今AI助手Appilot利用LLM蕴藏的神奇力量，将这一切变成了现实。 今年9月，数澈软件Seal（以下简称“Seal”）开源了一款面向DevOps场景的AI助手Appilot（github.com/seal-io/appilot），让工程师通过自然语言交互即可实现应用管理、环境管理、故障诊断、混合基础设施编排等应用生命周期管理功能。 目前Appilot以GPT-4为基准进行
0.环境租用了1台GPU服务器，系统ubuntu20，TeslaV100-16GB（GPU服务器已经关机结束租赁了）SSH地址：*端口：17520SSH账户：root密码：Jaere7pa内网：3389，外网：17518VNC地址：*端口：17519VNC用户名：root密码：Jaere7pa硬件需求，ChatGLM-6B和ChatGLM2-6B相当。量化等级 最低GPU显存FP16（无量化） 13GBINT8 10GBINT4 6GB1.基本环境1.1测试gpunvidia-smi(base)root@ubuntuserver:~#nvidia-smiTueSep1202:0
引言随着以ChatGLM2-6B为代表的开源大型语言模型的兴起，人工智能革命正席卷全球……ChatGLM2-6B这一代表性的开源大型模型，以其易于部署、适度的参数量和强大的中文处理能力，为个人用户提供了在个人显卡上部署大型模型的便捷途径。然而，在大型语言模型领域，人机交互仍然主要以传统的文字输入为主，这种方式难以满足人们对实时性和高效率的需求。在许多情景下，人们更期望能够直接与一个语音交互的智能助手互动。本文将结合STT（自动语音识别）、大型模型和TTS（文本到语音合成）等人工智能技术，创建一个具备语音交互功能的智能机器人演示。环境准备在开始之前，我们需要准备好开发环境。本文的代码主要采用Py
ChatGLM是一个基于GPT模型的开源聊天机器人框架，可以在本地部署和使用。以下是ChatGLM本地部署的详细教程：1.确认环境：ChatGLM需要在Linux系统上运行，需要安装Python3.6或更高版本、CUDA10.1或更高版本、cuDNN7或更高版本。确保系统已经安装了这些依赖项。2.下载代码：从ChatGLM的GitHub仓库（https://github.com/cooelf/ChatGLM）下载代码。3.安装依赖项：在代码目录下运行以下命令安装依赖项：```pipinstall-rrequirements.txt```4.下载预训练模型：ChatGLM使用预训练的GPT模型来
一.方案设计--光耦选型已经完成STM32单片机通过modbusrtu控制16路电磁阀，接下来进行电路设计。设计思路为单片机控制控制光耦，光耦进行放大和隔离后，驱动mos管输出24VPWM波形，进行驱动。1.1光耦简介光耦是隔离传输器件，原边给定信号，副边回路就会输出经过隔离的信号。对于光耦的隔离容易理解，此处不做讨论。以一个简单的图（图.1）说明光耦的工作：原边输入信号Vin，施加到原边的发光二极管和Ri上产生光耦的输入电流If，If驱动发光二极管，使得副边的光敏三极管导通，回路VCC、RL产生Ic,Ic经过RL产生Vout，达到传递信号的目的。原边副边直接的驱动关联是CTR（电流传输比），
1，项目地址https://github.com/THUDM/ChatGLM3介绍ChatGLM3-6B是ChatGLM系列最新一代的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B引入了如下特性：更强大的基础模型：ChatGLM3-6B的基础模型ChatGLM3-6B-Base采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，ChatGLM3-6B-Base具有在10B以下的预训练模型中最强的性能。更完整的功能支持：ChatGLM3-6B采用了全新设计的Prompt格式，除正常
