ChatGLM3-6B的本地api调用方式1.运行openai_api_demo路径下的openai_api.py启动后界面：注意：本地api调到的前提是——本地部署了ChatGLM3-6B,本地部署的教程可参考：20分钟部署ChatGLM3-6B部署了若CUDA可用，默认会以CUDA方式运行，占用显存约5.9G；若CUDA不可用，则会以内存方式进行加载，官方称CPU调用需要32G内存（实际约30G）2.api调用官方给了两种调用示例：1）使用Curl进行测试:curl-XPOST“http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions”-H“Content-Typ

先放两张自己画的图片镇楼。‍​​​​‍什么是StableDiffusionWebui​​StableDiffusionWebUI是StableDiffusion的浏览器界面，StableDiffusion是一种AI模型，可以根据文本提示生成图像或用文本提示修改现有图像。StableDiffusionWebUI是探索StableDiffusion可能性的好方法，只需点击几下即可创建令人惊叹的图像。内容来自官网还是大白话翻译一下，就用这玩意，你就能抛弃GPT4，抛弃Mj（当然实际效果很大可能不如Mj......）,在本地实现AI绘画！部署前提条件虽然咱教程的目标是让所有人都能用上StableDif

作者:英特尔边缘计算创新大使 刘力；1.1 ChatGLM3-6B简介ChatGLM3是智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B是ChatGLM3系列中的开源模型，在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。引用自：https://github.com/THUDM/ChatGLM3请使用命令，将ChatGLM3-6B模型下载到本地(例如，保存到D盘)：gitclonehttps://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git1.2 BigDL-LLM简介BigDL-LLM是开源，遵循Apache2.0许可证，专门用

课程学习自知乎知学堂https://www.zhihu.com/education/learning如果侵权，请联系删除，感谢！文章目录1.模型IO封装2.输入输出封装3.数据连接封装4.记忆封装5.LangChainExpressionLanguage6.Agent智能体6.1智能体类型：ReAct6.2智能体类型：SelfAskWithSearch6.3.OpenAIAssistants7.LangServeLangChain也是面向LLM的开发框架SDK，有python和js版的https://python.langchain.com/docs/get_started1.模型IO封装pi

文章目录在学校服务器部署StableDiffusionWebui（一）准备工作（二）环境配置（三）git拉取项目到本地（四）运行项目遇到的问题：（一）使用gitclone时，Failedtoconnectto127.0.0.1port7890（二）使用gitclone时，出现RPCfailed（三）RuntimeError:Couldn’tinstallopen_clip（四）Couldn'tcheckout{name}'shash:{commithash}.（五）Failurewhenreceivingdatafromthepeer（六）OpenSSLSSL_read:SSL_ERROR_S

目录前言一、LangChain介绍1-1、介绍1-2、快速入门1-2-1、通过OpenAI使用1-2-2、通过本地开源模型使用1-3、与SQL数据库进行交互1-3-1、概述&功能介绍1-3-2、安装&小栗子二、向量数据库介绍2-0、引言-大语言模型的不足2-1、向量数据库定义2-2、工作原理2-3、优点2-4、与传统数据库的区别三、RAGvs微调3-0、RAG与微调之间的对比&NaiveRAG技术介绍3-1、NaiveRAG（初始RAG技术）四、基于InternLM和LangChain搭建你的知识库实践4-0、环境搭建4-1、创建虚拟环境4-2、导入所需要的包4-3、模型下载4-4、LangC

最近看到很多很精美的AI图片，也想体验下，正好我有台2vCPU和2G内存轻量云服务器，但是不想再额外买GPU，就想着用CPU模式自己部署，部署经过摸索能顺利完成，但是加载模型已经很吃力，老是提示没有足够内存。本过程主要是用来记录部署的详细过程,仅针对于CPU跑Stable-diffusion-webui。1、机器配置要求机器的配置要求主要是针对CPU模式云部署Stable-diffusion-webui。CPU：任何现代AMD或IntelCPU。内存：至少8G内存。存储：这个其实影响不大。显卡： 不影响。系统： centos。2、配置Python环境2.1Miniconda3安装Minicon

一、RAG介绍   如何使用没有被LLM训练过的数据来提高LLM性能？检索增强生成（RAG）是未来的发展方向，下面将解释一下它的含义和实际工作原理。​    假设您有自己的数据集，例如来自公司的文本文档。如何让ChatGPT和其他LLM了解它并回答问题？    这可以通过四个步骤轻松完成：Embedding：使用embedding模型对文档进行embedding操作，比如OpenAI的text-Embedding-ada-002或S-BERT（https://arxiv.org/abs/1908.10084）。将文档的句子或单词块转换为数字向量。就向量之间的距离而言，彼此相似的句子应该很近，而

本文主要介绍StableDiffusionWebUI的实际操作方法，涵盖prompt推导、lora模型、vae模型和controlNet应用等内容，并给出了可操作的文生图、图生图实战示例。适合对StableDiffusion感兴趣，但又对StableDiffusionWebUI使用感到困惑的同学。前面分享了两篇文章：十分钟读懂StableDiffusion运行原理和一文教会你学会AI绘画利器StableDiffusion，喜欢的可以阅读一下本文希望能够降低大家对StableDiffusionWebUI的学习成本，更快速的体验到AIGC图像生成的魅力。喜欢记得收藏、关注、点赞。文章目录用通俗易懂

首先发布一个chatglm服务，具体如下：importosimportjsonfromflaskimportFlaskfromflaskimportrequestfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModel#systemparamsos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(r".\chatglm2-6b-int4",trust_remote_code=True)model=AutoModel.from_pretrained(r".\ch