仅供学习交流使用，其他任何行为与本博客无关！！1.ChatGLM3的本地部署和docker-desktop的安装(1)下载或git拉取ChatGLM3镜像 拉取镜像，配置环境在此文就不多赘述  gitclone https://github.com/THUDM/ChatGLM3.git(2)docker-desktop的安装这里引用这位大佬的文章，讲的很详细

随着人工智能技术的迅猛发展，问答机器人在多个领域中展示了广泛的应用潜力。在这个信息爆炸的时代，许多领域都面临着海量的知识和信息，人们往往需要耗费大量的时间和精力来搜索和获取他们所需的信息。在这种情况下，垂直领域的AI问答机器人应运而生。OpenAI的GPT3.5和GPT4无疑是目前最好的LLM（大语言模型），借助OpenAI的GPT确实可以快速地打造出一个高质量的AI问答机器人，但是GPT在实际应用上存在着不少限制。比如ChatGPT的知识库是通用领域的，对于垂直领域的知识理解有限，而且对于不熟悉的知识还会存在幻觉的问题。另外GPT的训练语料大部分是英文的，对于中文的理解也存在一定的问题，这对

文章目录部署环境文件下载项目文件模型配置文件模型文件运行demo遇到的问题部署环境系统版本：Windows10企业版版本号：20H2系统类型：64位操作系统,基于x64的处理器处理器：Intel®Core™i7-8700CPU@3.20GHz3.19GHz机带RAM：16.0GB显卡：NVIDIARTX2070（8G）Python版本：3.10.11文件下载文件分为两个部分：github上开源的训练、推理、以及运行demo、api的一些代码文件huggingface上的语言模型相关文件，主要包含官方训练好的大语言模型文件，以及模型文件对应的一些配置文件，其中模型文件会很大，可以使用GITLFS

RustGLMforChatGLMRustSDK-Github项目高性能、高品质体验和可靠的Rust语言ChatGLMSDK自然语言处理功能1.准备开始1.1安装Rust-up可删减程序（👇此处仅显示Windows和Android文件）Rust-up-Windows-x64-InstallationRust-up-Windows-x32-InstallationRust-up-aarch64-android-Installation如果你是Linux用户orMacOS用户,你可以点击这里进行查看:用户安装手册1️⃣安装后，请使用命令行检查Rust版本：cargo-Vorcargo--versi

相关文章：从零开始部署ubuntu+Anaconda3+langchain-chatchat+chatglm3-6b大模型，本地知识库（一）https://blog.csdn.net/hya168/article/details/131460230从零开始部署ubuntu+Anaconda3+langchain-chatchat+chatglm3-6b大模型，本地知识库（二）https://blog.csdn.net/hya168/article/details/135870440五、配置、启动langchain-chatchat5.1配置文件修改生成默认配置文件cd/data/webui/l

一、背景及目标在ChatGPT爆火之后，我对AI技术也开始关注，一是出于好奇，而是出于危机。想必对于应用开发人员来说从“面面向对象编程”转成“面向AI编程”也是极好的。最初的时候我也是抱着试一试的心态，开始魔法上网使用chatgpt，然后尝试调用openai的开放接口，搭建了一个自己的chat网站，后来由于免费的token用完了，以及openai对中国的不开放态度，遂放弃。在找遍了国内所有的知名厂商的语言大模型接口之后，突然发现一个神奇的网站，https://huggingface.co（开源模型发布平台，类似于github，当然也是需要魔法上网才能实现自由访问的）。在huggingface上

随着人工智能技术的飞速发展，聊天机器人成为了一个热门的研究领域。清华大学研发的ChatGLM3模型，作为其中的佼佼者，为开发者提供了强大的自然语言处理能力。本文将指导您如何在本地搭建ChatGLM3模型，实现离线AI聊天功能。一、前置准备在开始搭建之前，您需要准备以下物品：一台性能良好的计算机，建议配置至少8GB内存和2GB显存的显卡。安装Python3.8或更高版本。安装必要的Python库，如torch、transformers等。下载ChatGLM3模型文件。二、安装依赖在搭建过程中，您需要使用到一些Python库。您可以通过以下命令安装这些库：pip install torch tra

智谱清言AI通用大语言模型ChatGLMJavaSDK-Github此项目是由Java的JDK11的长期版本开发，设备环境需要JDK>=11🚩当前ChatGLMJavaSDK最新为0.1.1Beta版本。JavaMavenDependency(BlueChatGLM)调用top.pulselinkbluechatglm0.1.1-BetaJavaGradle(BlueChatGLM)调用implementationgroup:'top.pulselink',name:'bluechatglm',version:'0.1.1-Beta'Javasbt(BlueChatGLM)调用libraryD

Look！👀我们的大模型商业化落地产品📖更多AI资讯请👉🏾关注Free三天集训营助教在线为您火热答疑👩🏼‍🏫选择合适的预训练模型：从预训练的BERT模型开始，例如Google提供的BERT-base或BERT-large。这些模型已经在大量文本数据上进行过预训练了，我们如何对BERT模型进行fine-tuning呢？准备和预处理数据：集针对特定任务的数据集。例如，情感分析任务的数据集通常包含文本和对应的情感标签。将数据分成训练集、验证集和测试集。使用BERT提供的tokenizer将文本转换为tokenids。同时生成attentionmasks和tokentypeids，这些是BERT模型所

我使用的是Libjpeg版本6b。在版本8中，他们有一个很好的函数可以从内存中读取数据，称为jpeg_mem_src(...)，不幸的是。6b没有这个功能。我可以用什么直接从内存中读取压缩数据？我所看到的只是从硬盘读取的jpeg_stdio_src。 最佳答案 自己写.../*ReadJPEGimagefromamemorysegment*/staticvoidinit_source(j_decompress_ptrcinfo){}staticbooleanfill_input_buffer(j_decompress_ptrcinf