最近chatGPT很火，但是用起来需要翻墙，国内也有很多模型，什么百度的文心一言、阿里的盘古、还有科大讯飞的模型等等，那么今天我们就来介绍下怎么在本地自己部署自己的聊天模型，也可以学习很多知识；一、开源模型1、ChatGLM-6B介绍清华大学知识工程(KEG)实验室和智谱AI公司与于2023年共同训练的语言模型;ChatGLM-6B参考了ChatGPT的设计思路，在千亿基座模型GLM-130B中注入了代码预训练，通过有监督微调等技术实现与人类意图对齐（即让机器的回答符合人类的期望和价值观）;ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageMode
文章目录1、GPTAcademic2、chatGPT3、chatGLM4、newbing1、GPTAcademic项目地址：地址安装部分gitclonehttps://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.gitcdchatgpt_academiccondacreate-ngptac_venvpython=3.11condaactivategptac_venvpython-mpipinstall-rrequirements.txtpython-mpipinstall-rrequest_llm/requirements_chatglm.txtpytho
1、简介ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。GitHub：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B2、硬件要求量化等级最低GPU显存（推
我们在使用chatglm-6B的时候，总会遇到一个问题。即学习率如何确定。我们首先先看chatglm的两个训练用sh文件的学习率是如何确定的。一、如何第一时间确定学习率我们可以看到在chatglm给的标准中，对于聊天的训练所默认的学习率是要小于训练广告词的，两者的区别在于，广告词有更多重合性质的prompt，而聊天更加发散。所以在训练前你要自己评估，你给出来的训练内容内容的发散程度是否大，如果很发散，那么调小学习率，如何prompt很集中，那么可以在初期调一个相对比较大的学习率。这个学习率可以以2e-2为标准，在5e-2和5e-3之间选择一个开始。二、相对较好的学习率我们一定要理解一个问题，学
文章目录一.背景介绍二.LangChain简介2.1常见应用场景三.LangChain特点3.1优点3.2不足四.LangChain功能4.1基础功能4.2功能模块4.2.1LLM和Prompts4.2.2Chain4.2.3Agent4.2.4Memory4.2.5Embedding4.2.6Models4.2.7Indexes五.实战案例5.1背景需求5.2数据准备5.3数据处理5.4通过openai的Embeddings训练5.5接入聊天api一.背景介绍在过去几年中，大型语言模型(LLM)席卷了人工智能世界。随着OpenAI的GPT-3在2020年的突破性发布，我们见证了LLM的受欢迎
❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注😊😊😊，后续会继续输入更多优质内容❤️👉有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博相关......）👈（封面图由文心一格生成）LangChain：PromptTemplates介绍及应用在自然语言生成任务中，生成高质量的文本是非常困难的，尤其是当需要针对不同的主题、情境、问题或任务进行文本生成时，需要花费大量的时间和精力去设计、调试和优化模型，而这种方式并不是高效的解决方案。因此，PromptTemplates技术应运而生，可以大大降低模型设计、调试和优化的成本。PromptTemplates是一种可复制的
一、框架介绍**LangChain是何方神圣？**远的不说，我们就拿当下火热的项目Auto-GPT来说，该项目集成了：自动推理、联网搜索、LLM推理。那么现在好了，你可能会好奇他是怎么做到的！那么告诉你LangChain这个框架可以帮你从零到一实现一个比Auto-GPT还要强大的产品！**难道你还不心动吗！**😍先看一段来自官方的解释：LangChain是一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型(LLM)和聊天模型提供支持的应用程序的过程。讲点大白话就是：LangChain正如他的名字所言，他就是一个链条工具,作为
1.ChatGLM介绍ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答，代码链接👇🏻ChatGLM_实战_信息抽取2.场景说明由于工作原因，需要对机器上的文本进行分类。其核心功能就
ChatGLM对话模型基本环境配置和部署请参考上一篇博文《ChatGPT平替-ChatGLM环境搭建与部署运行》，地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/130370190”。但是，默认部署程序仅支持单用户访问，多用户则需要排队访问。测试过相关的几个Github多用户工程，但是其中一些仍然不满足要求。本节将系统介绍如何实现多用户同时访问ChatGLM的部署接口，包括http、websocket（流式输出，stream）和web页面等方式，主要目录如下所示。 （1）api.pyhttp多用户并行
写这篇博客还是很激动开心的，因为是我经过两周的时间，查阅各个地方的资料，经过不断的代码修改，不断的上传到有显卡的服务器运行才得出的可行的接口调用解决方案，在这里记录并分享一下。研究历程（只是感受，这段可以跳过，直接看下边的正题，找“正题”二字）起初领导让我写一个接口——前端传递用户问题，后端返回ChatGLM模型生成的问题的答案。这个工作太简单了，因为GitHub上ChatGLM-6B根目录的api.py已经实现了，我只需改一个模型路径、端口号启动即可，我默默地更新了代码然后修改后启动运行了，然后摸了三天鱼，三天后和领导说完成了，深藏功与名。领导高兴地拿着我的接口文档就给其他部门的同事用了，结
