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
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
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
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
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
内容简介大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠，也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。本书共18章，内容包括人工智能与大模型、PyTorch2.0深度学习环境搭建、从零开始学习PyTorch2.0、深度学习基础算法详解、基于PyTorch卷积层的MNIST分类实战、PyTorch数据处理与模型展示、ResNet实战、有趣的词嵌入、基于PyTorch循环神经网络的中文情感分类实战、自然语言处理的编码器、预训练模型BE
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：1.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以下的基础模型中最强的性能。2.更完整的功能支持： ChatGLM3-6B采用了全新设计的
LangChain是一个强大的框架，可以简化构建高级语言模型应用程序的过程。WhatisLangChain?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。LangChain可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起，并集成额外的资源，例如API和数据库。LangChain有很多核心概念：1.ComponentsandChains在LangChain中，Component是模块化的构建块，可以组合起来创建强大的应用程序。Chain是组合在一起以完成特
CSDN越来越不好用了，降低CSDN发文，本篇后续持续更新会在：Langchain-Chatchat开源库使用的随笔记https://zhuanlan.zhihu.com/p/676061269笔者最近在研究Langchain-Chatchat，所以本篇作为随笔记进行记录。最近核心探索的是知识库的使用，其中关于文档如何进行分块的详细，可以参考笔者的另几篇文章：大模型RAG场景、数据、应用难点与解决（四）RAG分块Chunk技术优劣、技巧、方法汇总（五）原项目地址：Langchain-ChatchatWIKI教程（有点简单）1Chatchat项目结构整个结构是server启动API，然后项目内自
