随着人工智能技术的迅猛发展，问答机器人在多个领域中展示了广泛的应用潜力。在这个信息爆炸的时代，许多领域都面临着海量的知识和信息，人们往往需要耗费大量的时间和精力来搜索和获取他们所需的信息。在这种情况下，垂直领域的AI问答机器人应运而生。OpenAI的GPT3.5和GPT4无疑是目前最好的LLM（大语言模型），借助OpenAI的GPT确实可以快速地打造出一个高质量的AI问答机器人，但是GPT在实际应用上存在着不少限制。比如ChatGPT的知识库是通用领域的，对于垂直领域的知识理解有限，而且对于不熟悉的知识还会存在幻觉的问题。另外GPT的训练语料大部分是英文的，对于中文的理解也存在一定的问题，这对
文章目录部署环境文件下载项目文件模型配置文件模型文件运行demo遇到的问题部署环境系统版本：Windows10企业版版本号：20H2系统类型：64位操作系统,基于x64的处理器处理器：Intel®Core™i7-8700CPU@3.20GHz3.19GHz机带RAM：16.0GB显卡：NVIDIARTX2070（8G）Python版本：3.10.11文件下载文件分为两个部分：github上开源的训练、推理、以及运行demo、api的一些代码文件huggingface上的语言模型相关文件，主要包含官方训练好的大语言模型文件，以及模型文件对应的一些配置文件，其中模型文件会很大，可以使用GITLFS
RustGLMforChatGLMRustSDK-Github项目高性能、高品质体验和可靠的Rust语言ChatGLMSDK自然语言处理功能1.准备开始1.1安装Rust-up可删减程序（👇此处仅显示Windows和Android文件）Rust-up-Windows-x64-InstallationRust-up-Windows-x32-InstallationRust-up-aarch64-android-Installation如果你是Linux用户orMacOS用户,你可以点击这里进行查看:用户安装手册1️⃣安装后，请使用命令行检查Rust版本：cargo-Vorcargo--versi
相关文章：从零开始部署ubuntu+Anaconda3+langchain-chatchat+chatglm3-6b大模型，本地知识库（一）https://blog.csdn.net/hya168/article/details/131460230从零开始部署ubuntu+Anaconda3+langchain-chatchat+chatglm3-6b大模型，本地知识库（二）https://blog.csdn.net/hya168/article/details/135870440五、配置、启动langchain-chatchat5.1配置文件修改生成默认配置文件cd/data/webui/l
一、背景及目标在ChatGPT爆火之后，我对AI技术也开始关注，一是出于好奇，而是出于危机。想必对于应用开发人员来说从“面面向对象编程”转成“面向AI编程”也是极好的。最初的时候我也是抱着试一试的心态，开始魔法上网使用chatgpt，然后尝试调用openai的开放接口，搭建了一个自己的chat网站，后来由于免费的token用完了，以及openai对中国的不开放态度，遂放弃。在找遍了国内所有的知名厂商的语言大模型接口之后，突然发现一个神奇的网站，https://huggingface.co（开源模型发布平台，类似于github，当然也是需要魔法上网才能实现自由访问的）。在huggingface上
随着人工智能技术的飞速发展，聊天机器人成为了一个热门的研究领域。清华大学研发的ChatGLM3模型，作为其中的佼佼者，为开发者提供了强大的自然语言处理能力。本文将指导您如何在本地搭建ChatGLM3模型，实现离线AI聊天功能。一、前置准备在开始搭建之前，您需要准备以下物品：一台性能良好的计算机，建议配置至少8GB内存和2GB显存的显卡。安装Python3.8或更高版本。安装必要的Python库，如torch、transformers等。下载ChatGLM3模型文件。二、安装依赖在搭建过程中，您需要使用到一些Python库。您可以通过以下命令安装这些库：pip install torch tra
智谱清言AI通用大语言模型ChatGLMJavaSDK-Github此项目是由Java的JDK11的长期版本开发，设备环境需要JDK>=11🚩当前ChatGLMJavaSDK最新为0.1.1Beta版本。JavaMavenDependency(BlueChatGLM)调用top.pulselinkbluechatglm0.1.1-BetaJavaGradle(BlueChatGLM)调用implementationgroup:'top.pulselink',name:'bluechatglm',version:'0.1.1-Beta'Javasbt(BlueChatGLM)调用libraryD
如果你是NLP领域初学者，欢迎关注我的博客，我不仅会分享理论知识，更会通过实例和实用技巧帮助你迅速入门。我的目标是让每个初学者都能轻松理解复杂的NLP概念，并在实践中掌握这一领域的核心技能。通过我的博客，你将了解到：NLP的基础概念，为你打下坚实的学科基础。实际项目中的应用案例，让你更好地理解NLP技术在现实生活中的应用。学习和成长的资源，助你在NLP领域迅速提升自己。不论你是刚刚踏入NLP的大门，还是这个领域的资深专家，我的博客都将为你提供有益的信息。一起探索语言的边界，迎接未知的挑战，让我们共同在NLP的海洋中畅游！期待与你一同成长，感谢你的关注和支持。欢迎任何人前来讨论问题。一、Chat
参考：【大模型-第一篇】在阿里云上部署ChatGLM3-CSDN博客ChatGLM是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，由智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。ChatGLM3-6B更是在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上增加了更多特性。虽然，目前ChatGLM比GPT稍有逊色，但是，在部署后可以完全本地运行，完全由自己掌控！ChatGLM-6B减少显存与内存占用全量模型运行加载GPU运行模式下需要13GB显存+14G内存，CPU运行模式下需要28GB内存，如果你电脑没这么大显存或者内存，
目录一、环境配置1、安装anaconda或者miniconda进行环境的管理2、安装CUDA3、环境安装二、配置加载模型1、建立THUDM文件夹三、遇到的问题1、pipinstall-rrequirements.txt 2、运行pythonweb_demo.py遇到的错误——TypeError:Descriptorscannotnotbecreateddirectly. 3、运行pythonweb_demo.py遇到的错误——AttributeError:module'numpy'hasnoattribute'object'.四、网页版Demo基于Streamlit的网页版Demo五、命令行D
