一、背景介绍模型部署基本步骤分为模型选择、模型部署、运行，如果需要在特定的场景下定制化模型，则还需要进行数据集的选择、数据集格式转换、微调。根据上述的步骤本教程选取如下的开源模型、数据集，来对医疗场景下进行定制化模型部署。当然模型部署对GPU要求非常高，所以本教程将使用AutoDL提供的服务器资源。地址：https://www.autodl.com/homeChatGLM-6B(模型)：清华开源的、支持中英双语对话的语言模型,具有62亿参数。地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6BHuatuoGPT-sft-data-v1(数据集)：医疗数据集，拥有333M

作者:英特尔边缘计算创新大使 刘力1.1 ChatGLM3-6B简介ChatGLM3是智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B是ChatGLM3系列中的开源模型，在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。引用自：https://github.com/THUDM/ChatGLM3请使用命令，将ChatGLM3-6B模型下载到本地：gitclonehttps://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git1.2 BigDL-LLM简介BigDL-LLM是开源，遵循Apache2.0许可证，专门用于在英特尔的硬件平台上

大语言模型（LLM）的量化技术可以大大降低LLM部署所需的计算资源，模型量化后可以将LLM的显存使用量降低数倍，甚至可以将LLM转换为完全无需显存的模型，这对于LLM的推广使用来说是非常有吸引力的。本文将介绍如何量化ChatGLM3-6B模型的GGML版本，并介绍如何在Colab的CPU服务器上部署量化后的模型，让大家在了解如何量化模型的同时也熟悉Colab的操作。通俗易懂讲解大模型系列用通俗易懂的方式讲解大模型：ChatGLM3-6B功能原理解析用通俗易懂的方式讲解大模型：使用LangChain和大模型生成海报文案用通俗易懂的方式讲解大模型：一个强大的LLM微调工具LLaMAFactory用

12.10更新：Qwen技术报告核心解读BaichuanBaichuan2:OpenLarge-scaleLanguageModels数据处理：数据频率和质量，使用聚类和去重方法，基于LSH和denseembedding方法tokenizer：更好的压缩率，对数字的每一位分开，添加空格token位置编码：7BRope，13BALiBi使用了SwiGLU激活函数，因为SwiGLU是一个双线性层，多引入一个门控矩阵，参数量更多，hidden_size从4减少到了8/3使用了更高效的基于xFormers的attention实现使用RMSNorm，对transformer的block输入进行了Laye

在特定的情况下，要保证信息安全的同时还能享受到AIGC大模型带来的乐趣和功能，那么，离线部署就能帮助到你，最起码，它是一个真正可用的方案。大模型本身清华的(ChatGLM3)，为的是对中文支持友好，另外就是我也很看好它，毕竟一直在优化自己的模型，提升模型的质量。如果基础环境没有布置好可以参考我上篇文章《Ubuntu22.04TeslaV100s显卡驱动，CUDA，cuDNN，MiniCONDA3环境的安装》。ChatGLM3(ChatGLM3-6B)项目地址https://github.com/THUDM/ChatGLM3大模型是很吃CPU和显卡的，所以，要不有一个好的CPU，要不有一块好的显

chatgpt-plus:ChatGPT-PLUS基于AI大语言模型API实现的AI助手全套开源解决方案，自带运营管理后台，开箱即用。集成了OpenAI,Azure,ChatGLM,讯飞星火，文心一言等多个平台的大语言模型。采用Go+Vue3+element-plus实现。ChatGPT-PLUS基于AI大语言模型API实现的AI助手全套开源解决方案，自带运营管理后台，开箱即用。集成了OpenAI,Azure,ChatGLM,讯飞星火，文心一言等多个平台的大语言模型。集成了MidJourney和StableDiffusionAI绘画功能。主要有如下特性：完整的开源系统，前端应用和后台管理系统皆

fromtransformersimportAutoModel,AutoTokenizerimportgradioasgrimportmdtex2htmltokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b",trust_remote_code=True)model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b",trust_remote_code=True).half().cuda()model=model.eval()"""OverrideChatbot.postprocess"""de

关于ChatGLM3ChatGLM3是智谱AI与清华大学KEG实验室联合发布的新一代对话预训练模型。在第二代ChatGLM的基础之上，更强大的基础模型：ChatGLM3-6B的基础模型ChatGLM3-6B-Base采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，ChatGLM3-6B-Base具有在10B以下的基础模型中最强的性能。更完整的功能支持：ChatGLM3-6B采用了全新设计的Prompt格式，除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用（FunctionCall）、代码执行（CodeInterpreter）和Ag

ChatGLM3-6B的本地api调用方式1.运行openai_api_demo路径下的openai_api.py启动后界面：注意：本地api调到的前提是——本地部署了ChatGLM3-6B,本地部署的教程可参考：20分钟部署ChatGLM3-6B部署了若CUDA可用，默认会以CUDA方式运行，占用显存约5.9G；若CUDA不可用，则会以内存方式进行加载，官方称CPU调用需要32G内存（实际约30G）2.api调用官方给了两种调用示例：1）使用Curl进行测试:curl-XPOST“http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions”-H“Content-Typ

作者:英特尔边缘计算创新大使 刘力；1.1 ChatGLM3-6B简介ChatGLM3是智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B是ChatGLM3系列中的开源模型，在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。引用自：https://github.com/THUDM/ChatGLM3请使用命令，将ChatGLM3-6B模型下载到本地(例如，保存到D盘)：gitclonehttps://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git1.2 BigDL-LLM简介BigDL-LLM是开源，遵循Apache2.0许可证，专门用