这些命令将从指定的Git仓库中拉取ChatGLM3的模型文件,并保存到models目录下。 四、配置环境 在成功拉取模型文件后,我们需要对openai_api_demo/api_server.py配置文件进行修改,以适应我们的本地环境。打开该文件,根据需要进行相应的配置修改。 五、运行模型 完成上述步骤后,我们就可以开始运行模型了。在终端中进入Cha...
编译和运行:使用One-API编译器编译代码,并在本地服务器上运行,验证性能提升和正确性。 三、ChatGLM3-6b知识库的本地化部署 ChatGLM3-6b是一个大型的预训练语言模型,拥有丰富的知识库和强大的对话能力。以下是本地化部署ChatGLM3-6b的步骤: 下载模型:从官方渠道下载ChatGLM3-6b的预训练模型文件。 安装推理框架...
ChatGLM3-6b模型集成:在FastGPT模型的基础上,将ChatGLM3-6b作为对话生成模块进行集成。具体做法是将FastGPT生成的文本作为ChatGLM3-6b的输入,利用ChatGLM3-6b的对话生成能力进行进一步优化和生成。 四、系统集成与优化 API接口开发:为了方便用户访问知识库,可以开发一套API接口,允许用户通过HTTP请求获取问答结果。 性...
名称:chatglm3-6b-gpu 模型名称可以自定义:chatglm3-6b-gpu 密钥随便填:sk-aaabbbcccdddeeefffggghhhiiijjjkkk 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`ip -a`命令查看) 点击渠道,返回测试成功,说明配置成功 在one-api中添加m3e...
"model": "chatglm3-6b-32k", "name": "chatglm3-6b-32k", "maxContext": 32000, "avatar": "/imgs/model/openai.svg", "maxResponse": 8000, "quoteMaxToken": 13000, "maxTemperature": 1.2, "charsPointsPrice": 0, "censor": false, ...
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将ChatGLM3-6B 接入 One API 打开One API 的 Web 界面,添加新的渠道: 类型选择 OpenAI。 名称按自己的心意填。 模型名称可以通过自定义模型名称来设置,例如:ChatGLM3。 密钥随便填。 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...
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...
将ChatGLM3-6B 接入 One API 打开One API 的 Web 界面,添加新的渠道: 类型选择 OpenAI。 名称按自己的心意填。 模型名称可以通过自定义模型名称来设置,例如:ChatGLM3。 密钥随便填。 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...
使用了清华开源的大模型chatGLM3-6b进行本地部署,LLaMA-Factory进行大模型微调,使用fastgpt的知识库连接本地大模型,使用oneAPI进行接口管理。本地搭建大模型 科技 计算机技术 教程 模型 微调 编程开发 保姆级教程 知识库 frontEndBugMaker 发消息 关注222