国产开源ChatGPT:ChatGLM-6B搭建属于你的永远免费的本地ChatGPT文章目录国产开源ChatGPT:ChatGLM-6B搭建属于你的永远免费的本地ChatGPTChatGLM-6B介绍硬件需求使用方式环境安装代码调用Demo网页版Demo命令行Demo低成本部署模型量化CPU部署ChatGLM-webuiInstallrequirements
❤️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ERNIE-ViLGAI作画大模型生成）中文ChatGPT平替——ChatGLM：全新对话模型内测，手把手调教开源单卡版本ChatGLM是一个具备问答和对话功能的语言模型，目前处于内测阶段，已经开启邀请制，并且将逐步扩大内测范围。此外，ChatGLM也已经开源了最新的中英双语对话模型ChatGLM-6B，结合模型量化技术，用户可以在消费级显卡上进行本地部署。ChatGLM-6B共经过约1T标识符的
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清华智谱 AI开源了 GLM 系列模型的新成员——中英双语对话模型ChatGLM-6B，支持在单张消费级显卡上进行推理使用。这是继此前开源 GLM-130B千亿基座模型之后，智谱 AI 再次推出大模型方向的研究成果。与此同时，基于千亿基座模型的 ChatGLM也同期推出，初具问答和对话功能。ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，并针对中文进行了优化。该模型基于 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 Chat
清华智谱 AI开源了 GLM 系列模型的新成员——中英双语对话模型ChatGLM-6B，支持在单张消费级显卡上进行推理使用。这是继此前开源 GLM-130B千亿基座模型之后，智谱 AI 再次推出大模型方向的研究成果。与此同时，基于千亿基座模型的 ChatGLM也同期推出，初具问答和对话功能。ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，并针对中文进行了优化。该模型基于 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 Chat
本文目录一、前言二、下载三、部署3.1配置环境3.2启动demo程序3.2.1启动cli_demo.py3.2.2启动web_demo.py四、【最新】ChatGLM-6B-int4版本教程4.1下载4.2配置环境4.3启动demo程序五、华为CodeLab免费GPU平台部署ChatGLM-6B-int4（CPU版）5.1前言5.2在CodeLab上使用CPU部署5.3提示六、小结一、前言近期，清华开源了其中文对话大模型的小参数量版本ChatGLM-6B（GitHub地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B）。其不仅可以单卡部署在个人电脑上，甚至INT4量化
本文目录一、前言二、下载三、部署3.1配置环境3.2启动demo程序3.2.1启动cli_demo.py3.2.2启动web_demo.py四、【最新】ChatGLM-6B-int4版本教程4.1下载4.2配置环境4.3启动demo程序五、华为CodeLab免费GPU平台部署ChatGLM-6B-int4（CPU版）5.1前言5.2在CodeLab上使用CPU部署5.3提示六、小结一、前言近期，清华开源了其中文对话大模型的小参数量版本ChatGLM-6B（GitHub地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B）。其不仅可以单卡部署在个人电脑上，甚至INT4量化
【ChatGLM】在电脑部署属于自己的人工智能1、前言本文能实现在自己的电脑或云服务器上部署属于自己的语言AI——ChatGLM-6B，可以离线使用，也可以生成web网页在线发给朋友尝试。ChatGLM-6B是一个由清华大学的团队开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。本文旨在介绍如何在电脑部署属于自己的人工智能/可离线/可发布。这是一个有趣而有意义的项目，可以让你体验到人工智能的魅力，也可以让你拥有一个自己定制的智能助手。详情点击参考ChatGLM开发者博客GPT模型目前只有GPT-2的小规模版本（1.5亿参数）是开
【ChatGLM】在电脑部署属于自己的人工智能1、前言本文能实现在自己的电脑或云服务器上部署属于自己的语言AI——ChatGLM-6B，可以离线使用，也可以生成web网页在线发给朋友尝试。ChatGLM-6B是一个由清华大学的团队开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。本文旨在介绍如何在电脑部署属于自己的人工智能/可离线/可发布。这是一个有趣而有意义的项目，可以让你体验到人工智能的魅力，也可以让你拥有一个自己定制的智能助手。详情点击参考ChatGLM开发者博客GPT模型目前只有GPT-2的小规模版本（1.5亿参数）是开
我们知道Openai的聊天机器人可以回答用户提出的绝大多数问题,它几乎无所不知，无所不能，但是由于有机器人所学习到的是截止到2021年9月以前的知识，所以当用户询问机器人关于2021年9月以后发送的事情时，它无法给出正确的答案，另外用户向机器人提问的字符串(prompt)长度被限制在4096个token(token可以看作是一种词语单位)。如果用户的prompt的长度超过4096个token时，机器人通常会抛出一个“异常”提示信息： 我们想要做的是让像openai聊天机器人这样的大型语言模型(LLMs)学习特定领域内的知识，这些特定的领域的知识可能是几本电子书，几十个文本文件，或者是关系型数据
