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...
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...
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。
Docker的界面如下(已经有了ChatGLM3、One API和fastGPT): 部署ChatGLM3镜像 在Docker已经打开的情况下,打开Windows自带的终端(直接搜索终端就可以找到): 在终端中输入如下代码: docker run --name chatglm3 -p 8000:8000 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ryyan/chatglm.cpp:chatglm3-q5_1 ...
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...
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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...
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