1，演示视频https://www.bilibili.com/video/BV1pT4y1h7Af/【大模型研究】（1）：从零开始部署书生·浦语2-20B大模型，使用fastchat和webui部署测试，autodl申请2张显卡，占用显存40G可以运行2，书生·浦语2-对话-20Bhttps://modelscope.cn/models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-20b/summaryInternLM2开源了一个200亿参数的基础模型和一个针对实际场景定制的聊天模型。该模型具有以下特点：200K上下文窗口：在200K长的上下文中几乎能完美地找到
1，关于bisheng项目https://www.bilibili.com/video/BV1xi4y1e7MD/【大模型知识库】（2）：开源大模型+知识库方案，docker-compose部署本地知识库和大模型，毕昇+fastchat的ChatGLM3，BGE-zh模型2，关于bisheng项目Bisheng是一款领先的开源大模型应用开发平台，赋能和加速大模型应用开发落地，帮助用户以最佳体验进入下一代应用开发模式。“毕昇”是活字印刷术的发明人，活字印刷术为人类知识的传递起到了巨大的推动作用。我们希望“毕昇”同样能够为智能应用的广泛落地提供有力的支撑。欢迎大家一道参与。Bisheng基于Apa
FastChat是一个开放平台，用于训练、服务和评估基于大型语言模型的聊天机器人。核心功能包括：最先进模型（例如，Vicuna）的权重、训练代码和评估代码。具有WebUI和OpenAI兼容RESTfulAPI的分布式多模型服务系统。Fastchat项目持续更新中，后续还未跟进，有兴趣请参看项目地址项目地址:GitHub-lm-sys/FastChat:Anopenplatformfortraining,serving,andevaluatinglargelanguagemodels.ReleaserepoforVicunaandFastChat-T5.体验地址:https://chat.lms
LLaMA-2模型部署 在文章NLP（五十九）使用FastChat部署百川大模型中，笔者介绍了FastChat框架，以及如何使用FastChat来部署百川模型。 本文将会部署LLaMA-270B模型，使得其兼容OpenAI的调用风格。部署的Dockerfile文件如下：FROMnvidia/cuda:11.7.1-runtime-ubuntu20.04RUNapt-getupdate-y&&apt-getinstall-ypython3.9python3.9-distutilscurlRUNcurlhttps://bootstrap.pypa.io/get-pip.py-oget-pip.
写在前面：第一发稿把自己熬夜几天的一些经历写下来，希望能给AI爱好者一个前车之鉴，自从看到斯坦福-ALPACA项目就想着能否能否本地化部署一套AICHAT，所以找了很多网站，都没有FastChat部署能很完整的写下来，所以有了本文：1前期准备： N卡（24G以上显存），16G内存，i5以上的CPU2操作系统：Ubuntu22.04 https://ubuntu.com/download/desktop/thank-you?version=22.04.2&architecture=amd643安装N卡驱动：3.1选择系统自带的Nk驱动3.2下载最新的 官方驱动|NVIDIA3.3使用nvid
写在前面：第一发稿把自己熬夜几天的一些经历写下来，希望能给AI爱好者一个前车之鉴，自从看到斯坦福-ALPACA项目就想着能否能否本地化部署一套AICHAT，所以找了很多网站，都没有FastChat部署能很完整的写下来，所以有了本文：1前期准备： N卡（24G以上显存），16G内存，i5以上的CPU2操作系统：Ubuntu22.04 https://ubuntu.com/download/desktop/thank-you?version=22.04.2&architecture=amd643安装N卡驱动：3.1选择系统自带的Nk驱动3.2下载最新的 官方驱动|NVIDIA3.3使用nvid
FastChat开放，媲美ChatGPT的90%能力——从下载到安装、部署前言两个前置软件创建FastChat虚拟环境安装PyTorch安装FastChat下载LLaMA，并转换生成FastChat对应的模型Vicuna启动FastChat的命令行交互将模型部署为一个服务，提供WebGUI前言最近ChatGPT非常火，引爆了整个商业市场以及NLP学术界，但是ChatGPT很多东西都不开放，你也没法个人部署、研究于是很多大语言模型横空出世，在开放的大语言模型中，最近我认为效果很不错的是FastChat，基于LLaMA做了二次调参训练，据官方称能达到ChatGPT的90%的能力。（具体能否达到这个
FastChat开放，媲美ChatGPT的90%能力——从下载到安装、部署前言两个前置软件创建FastChat虚拟环境安装PyTorch安装FastChat下载LLaMA，并转换生成FastChat对应的模型Vicuna启动FastChat的命令行交互将模型部署为一个服务，提供WebGUI前言最近ChatGPT非常火，引爆了整个商业市场以及NLP学术界，但是ChatGPT很多东西都不开放，你也没法个人部署、研究于是很多大语言模型横空出世，在开放的大语言模型中，最近我认为效果很不错的是FastChat，基于LLaMA做了二次调参训练，据官方称能达到ChatGPT的90%的能力。（具体能否达到这个
