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。
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...
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...
更完善的功能:ChatGLM3-6B 引入了全新设计的 Prompt 格式,除了支持正常的多轮对话,还原生支持如工具调用 (Function Call)、代码执行 (Code Interpreter) 和 Agent 任务等复杂场景。 更全面的开源计划:除了 ChatGLM3-6B,该团队还开源了基础模型 ChatGLM-6B-Base 和长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K。以上所有权重...
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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...
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", ...
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...
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...
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