基于Docker快速部署M3E 如何借助One-API将ChatGLM3接入FastGPT等AI应用 模型选择tips 效果演示 创建M3E模型的向量知识库 在向量知识库中添加内容 在大模型回答前,先匹配向量知识库中的数据,再进行回答 向量模型是什么,有什么用 向量化Embedding,在某种程度上,就是用来降维的,降维的原理就是矩阵乘法。 一个简单的例...
ChatGLM3 docker部署 1. 下载项目到本地 gitclonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM3cdChatGLM3 这目录ChatGLM3下应该还需要包含chatglm3-6b-32kHuggingFace或者ModelScope,需要手动下载。 2.制作Docker镜像 1)配置基础的Dockerfile: #基于的基础镜像FROMpython:3.11.6# 设置工作目录WORKDIR/LLM# 拷贝应用程序文件...
4-Jenkins配置-SVN+docker tomcat+docker centos7自动部署运行Springboot 134 -- 9:29 App 5-jenkins新建工程-SVN+docker tomcat+docker centos7自动部署运行Springboot 1190 -- 17:59 App 本地部署FastGPT知识库(FastGPT+ChatGLM3+m3e),搭建属于自己的“菜谱” 1.3万 2 1:42 App 绿联为什么弃用老系统UGOS...
1. 在one-api中添加chatglm3渠道 类型:OpenAI。 名称:chatglm3 模型名称可以自定义:ChatGLM3 密钥随便填 代理地址填入 ChatGLM3-6B 的 API 地址,此处我填的本地地址(注意:本地调试不能填127.0.0.1,需要填写ipv4地址,可以通过ipconfig查看) 点击渠道测试,看到如下报错,说明部署配置成功了 2. 在one-api中新建...
1.FastGPT(知识库)+One-API(统一接口管理)+ChatGLM3(本地大模型)+M3E(向量模型)2024-12-24 2.Docker部署MaxKB详细步骤(window系统)2024-12-27 收起 面章节已经实现了ollama里部署llama3,并实现了一些简单的问答,但是问答的界面是在命令提示符中,交互很不友好,也不方便局域网其他用户访问,所以这节用docker...
但有一个问题一直没有解决,就是底层模型依然是基于的ChatGPT、文心等公共大模型,虽然openai等企业声明数据隐私安全,但显然大多数企业无法接受依赖外部去保障数据安全,所以私有化部署大模型是必需要做的一步。 💡本文将介绍如何在本地windows环境快速部署清华开源大模型ChatGLM3,并详细介绍如何通过one-api,将glm3接入...
chatchat服务发生错误,服务未能启动。 环境信息 / Environment Information langchain-Chatchat 版本/commit 号:0.3.1.2-2024-0720 是否使用 Docker 部署(是/否):是 使用的模型(ChatGLM2-6B / Qwen-7B 等):Qwen2-7B-instruct 使用的 Embedding 模型(moka-ai/m3e-base 等):bge-m3 ...
在用docker安装部署m3e-large向量模型时报错 解决方案 CentOS出现docker: Error response from daemon: could not select device driver “” with capabilities: [[gpu]]. distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidi...
找到原因了，首次部署，还需要将data.tar.gz 文件(包含初始化后的数据库 samples 文件一份及相应目录...
找到原因了，首次部署，还需要将data.tar.gz 文件(包含初始化后的数据库 samples 文件一份及相应目录...