项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用CSDN平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。专栏订阅：项目大全提升自身的硬实力[专栏详细介绍：项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）ChatGLM3series:OpenBilingualChatLLMs|开源双语对话语言模型1.ChatGLM3简介ChatGLM3是智谱AI和清华
大语言模型也只是将用户提供的大规模数据集训练而来，也并非万能的什么都知道，特别是一些小众知识、内部数据或私密的个人数据等，此时ChatGLM3肯定会胡乱回答就是ChatGPT4也不一定能给出满意回答；不少公司、个人都有自己的知识库或日志等此时如有可将这些数据以某种方式挂在大模型上此时在知识库存在的知识可从中作答，不属于知识库中的内容还是按照大模型原来方式生成，精准度会高不少；知识库的内容包括文本、PDF、图片、视频、网页等等； 基于LLM的本地私有化知识库实现主要分为两种： 1、模型训练微调：将知识库的内容整理成训练数据集，拿这些整理好的数据集来训练该模型，最终让模型“学会”该知识库的
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言1ChatGLM是什么？2一代GLM：旗帜鲜明的encoder-decoder架构2.1大模型架构2.2GLM特点2二代GLM：ChatGLM2-6B为例拆解2.1ChatGLM2-6B模型推理架构和流程2.2细节详解第一步：输入与分词、编码第二步：嵌入Embedding，可迁移重用第三步：GLMBlock*28第四步：生成nexttoken3总结前言因为本人在做大模型优化方面的研究，之前拆了ChatGLM2的源代码，看看能从哪些地方深入。结果刚拆完没多久，昨天，也就是10月27日，智谱AI在2023中国计算机大会(C
目录前言 一、腾讯云HAI介绍：1、即插即用·轻松上手 2、横向对比·青出于蓝3、多种高性能应用部署场景二、腾讯云HAI一键部署并使用ChatGLM2-6B快速实现开发者所需的相关API服务1、登录 高性能应用服务HAI控制台2、点击 新建 选择 AI模型，输入实例名称3、等待创建完成后，查看相关状态(预计等待3-8分钟，等待时间不计费)4、创建完成，查看相关状态5、查看配置详情6、（关键环节）使用 JupyterLab 启动 ChatGLM2-6B 提供的API服务三、AI办公助手代码开发1、选择腾讯云的云开发编辑器CloudStuio，详细使用教程可以看博主另一篇文章2、选择模板，快速生
本篇主要内容为介绍ChatGLM3的安装使用，后续才会涉及到使用LangChain实现本地知识库的内容； ChatGLM为智谱与清华大学开源的一个大语言模型，支持多轮对话、内容创作等，ChatGLM3-6B为ChatGLM3系列中门槛相对较低的一个，本地部署提供兼容OpenAI的API； LangChain用于快速开发基于大语言模型应用程序的框架，提供了一整套工具、组件、接口等使得程序与大语言模型轻松交互组件快速组合、集成；如在模型上外挂本地知识库等；ChatGLM3安装 这里将安装使用int4量化版本的ChatGLM3-6B推理程序ChatGLM.cpp项目地址为： https:
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
