智谱ai网站免费阅读「本地部署清华开源大语言模型ChatGLM3详细步骤,」
本文摘要：运行python web_demo.py文件，可以选择对话模式、工具模式或代码解释器模式进行交互。通过Streamlit方式加载模型，运行s...
运行python web_demo.py文件，可以选择对话模式、工具模式或代码解释器模式进行交互。通过Streamlit方式加载模型，运行streamlit run web_demopy来启动代码解释器模式。通过命令行方式运行python cli_demo.py文件进行交互式对话，输入clear可清空对话历史，输入stop终止程序。
基于LangChain与ChatGLM3的本地知识库问答 1 ChatGLM3介绍 ChatGLM3是基于Transformer的开源语言模型，由清华大学KEG实验室和智谱AI公司训练。提供文本处理、对话流畅性等功能。2 LangChain框架 LangChain是一个开源框架，允许开发者结合GPT-4等大语言模型与外部数据源，实现复杂功能，如问答系统。
部署过程中，首先在服务器上安装Git和相关依赖，然后通过SSH安装python11并设置为默认版本，以满足模型的运行要求。在执行模型时，可能遇到中文乱码、依赖问题和websocket相关报错。通过调整vimrc文件、配置nginx和防火墙，最终成功搭建了web界面，实现了本地访问。
GLM130B：可在相对简单的硬件配置上进行快速推理。ChatGLM6B：适合在2080Ti等中低端显卡上运行，降低了部署门槛。应用场景：开源项目：已应用于多个开源项目，如LangchainChatchat、ChuanhuChatGPT等，提供本地知识问答、用户界面和诊断问答等功能。
其次，通过Huggingface.cn手动下载模型及其文件，或使用Huggingface的镜像网站进行高速下载。此外，为了方便本地模型下载，推荐安装lfs工具，确保高效下载大模型。在模型推理环节，开发者可以通过简单代码调用ChatGLM3-6B进行对话生成。
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