代理地址填入 ChatGLM3-6B 的 API 地址。如果你按照本教程把 One API 和 ChatGLM3-6B 全部部署在 Sealos 中,那就可以直接填 ChatGLM3-6B 的内网地址。 最后点击【提交】即可。 将ChatGLM3-6B 接入 FastGPT 最后我们来修改 FastGPT 的配置,将 ChatGLM3-6B 接入 FastGPT。 首先在 FastGPT 的应用详情中点...
ChatGLM3-6B是一款基于Transformer架构的大型预训练语言模型,拥有60亿个参数,擅长于对话、问答等多种自然语言处理任务。其强大的语言处理能力和泛化能力,使其成为构建知识库问答系统的理想选择。 2. 部署步骤 克隆项目:从GitHub克隆ChatGLM3项目,如git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3。 创建Conda环境:为C...
Fast-RTPS是eprosima对于RTPS的C++实现,是一个免费开源软件,遵循Apache License 2.0 Fast-RTPS现在被称为Fast-DDS,作为ROS2的默认中间件 具有以下优点: 对于实时应用程序来说,可以在best-effort和reliable两种策略上进行配置 即插即用的连接性,使网络的所有成员自动发现其他新成员 模块化和可扩展性允许网络中设备不断...
本文技术路线为:利用ChatGLM3-6b作为基座大模型,M3E作为向量模型,基于FastGPT建立用户知识库,One-API做统一API接口管理。 其中ChatGLM3和M3E模型都是在windows下部署的,FastGPT和One-API是在Linux下部署。 在私有化和客制化大模型庞大需求推动下,除了从大模型的全量训练和微调这两个模型改动层面上,在大模型外添加...
ChatGLM3-6b则是一种基于GLM架构的大型对话模型,具有强大的对话生成能力和广泛的领域适应性。 将FastGPT和ChatGLM3-6b结合,可以充分发挥两者的优势,构建一个既高效又强大的知识库。具体来说,可以利用FastGPT的高效训练特性,快速构建和更新知识库;同时,借助ChatGLM3-6b的对话生成能力,实现智能化的问答和对话系统。
在自然语言处理(NLP)技术日新月异的今天,FastGPT和ChatGLM3-6b作为前沿的语言模型,各自展现出了卓越的性能与广泛的应用潜力。将这两者结合,搭建一个高效的知识库,不仅能够提升问答系统的智能化水平,还能为用户提供更加准确、高效的信息服务。本文将详细阐述如何融合FastGPT与ChatGLM3-6b,共同构建一个强大的知识库。
ChatGLM3-6B接口地址:ip:8000 m3e接口地址:ip:6008 one-api 通过标准的 OpenAI API 格式聚合各种大模型,开箱即用 。 基于docker运行one-api 一行代码运行one-api docker run --name one-api -d --restart always -p 3000:3000 -e TZ=Asia/Shanghai -v /home/ubuntu/data/one-api:/data justsong/one...
将ChatGLM3-6B 接入 FastGPT 最后我们来修改 FastGPT 的配置,将 ChatGLM3-6B 接入 FastGPT。 首先在 FastGPT 的应用详情中点击【变更】: 然后点击配置文件中的/app/data/config.json: 将文件值修改为如下的值: {"SystemParams":{"pluginBaseUrl":"","openapiPrefix":"openapi","vectorMaxProcess":15,"qa...
后续我们会使用chatglm3-6B模型来进行微调搭建自己的知识库(当然这是后话)现在我们进行现在的教程。 第一步: 我们把chatgml3运行模型的项目拉取下来。(下载地址:GitHub - THUDM/ChatGLM3: ChatGLM3 series: Open Bilingual Chat LLMs | 开源双语对话语言模型) 第二步: 我们在windows电脑打开PyCharm导入项目,在...
通过Sealos应用模板一键部署FastGPT，无需服务器和域名，支持高并发与动态伸缩。部署完成后，可直接通过外网地址访问FastGPT Web界面。首先部署ChatGLM3-6B模型，之后接入FastGPT。在部署ChatGLM3-6B时，使用Sealos国内版集群，并选择对应的镜像。配置CPU和内存，确保能支持运行。在部署后，检查运行日志确认...