chatgpt转接端口 traceroute tcp端口

本文目录一览：

• 1、手把手教你搭建QQ机器人
• 2、openai连接不到api服务器怎么解决?
• 3、vLLM-0016-基准测试-Qwen1.5-14B-Chat-GPTQ-Int4
• 4、部署oneapi集成chatglm3的api服务,同时基于chatweb-next调通
• 5、ChatGLM2-6B本地部署

手把手教你搭建QQ机器人

步骤一：前期准备 首先，确保您准备好以下物品：准备好后，我们进入实战阶段。步骤二：安装与配置 推荐下载一个早期版本，因为最新版可能存在一些bug。按照提示，输入您想要用于机器人的QQ号，最好选择小号，虽然封号风险较低，但谨慎起见。输入后确认，程序会自动打开记事本进行配置。

据悉，每周五下午6点统一开放，达到一定人数后会关闭入口；用QQ扫描官方微信公众号展示的二维码，即可申请加入频道。

登录Discord并进入Midjourney频道。 在左侧找到帆船图标并点击，进入个人服务器。 选择仅供我和我的朋友使用选项，输入服务器名称（确保使用英文，避免符号，中文可能无法正常显示），然后创建。 登录你的个人频道，开始使用Midjourney。

乐高机器人背后助飞器怎么装，按卡位卡进去，再用螺丝加固。

很简单的，你进入游戏后没有的话按H，就会弹出菜单，就有添加机器人，记得输入添加机器人的数目。

用户界面(User Interface)是指对软件的人机交互、操作逻辑、界面美观的整体设计。好的UI设计不仅是让软件变得有个性有品味，还要让软件的操作变得舒适、简单、自由、充分体现软件的定位和特点。

openai连接不到api服务器怎么解决?

1、注册Cloudflare账号后，免费开通AI Gateway服务，获取专属链接，替换原OpenAI端点即可。此方法不仅使大陆用户能无缝访问OpenAI服务，还能享受Cloudflare的统计服务。

2、使用Python检查网络连接，验证能否成功连接到OpenAI的API服务器。检查并确认本地防火墙和代理设置，确保它们允许Python程序与外部网络进行通信。如果使用代理，请通过环境变量进行配置，确保代理信息在Python环境中可用。更新Python版本和依赖库，确保使用的都是最新版本，尝试通过更新解决可能存在的兼容性问题。

3、Python版本 确保安装了最新版的Python。起初，我使用的是2版本，尝试引入OpenAI模块时失败。更新到12版本后，问题得以解决。 Python集成开发环境 我使用的是PyCharm，它提供了一键导入包的功能，将openai模块下载至项目中。

4、问题：使用openai库时可能遇到无chatCompletion的情况。解决方案：确保openai库为最新版本。可以通过pip install upgrade openai命令来更新库。操作系统环境配置问题：问题：在特定操作系统上可能遇到no model named win32api等错误。解决方案：确保Python环境与操作系统兼容，并正确配置环境变量。

vLLM-0016-基准测试-Qwen1.5-14B-Chat-GPTQ-Int4

vLLM0016基准测试Qwen514BChatGPTQInt4的过程主要包括以下步骤：准备工作：创建并激活虚拟环境：确保测试环境与生产环境隔离，便于控制和管理依赖。安装并更新vllm引擎：确保使用适合的版本以获得最佳性能。使用aiohttp库：进行异步请求，以提升测试效率。

Qwen5的GPU建议和显存使用比对 在使用Qwen5的7B和14B模型时，必须确保GPU的显存达到24GB及以上。推荐使用单张RTX 4090显卡时，直接加载以下模型：Qwen5-7B-Chat、Qwen5-14B-Chat-GPTQ-IntQwen5-32B-Chat-GPTQ-Int4。

Qwen5系列包括0.5B、8B、4B、7B、14B和72B六种不同规模，分为Base和Chat两种类型。阿里巴巴还提供了IntInt8的GPTQ模型，以及AWQ和GGUF量化模型，力求在确保性能的同时，进一步降低模型部署成本。

部署oneapi集成chatglm3的api服务,同时基于chatweb-next调通

1、使用api_server.py脚本部署API时，确保api_server.py和utils.py脚本位于同一目录下。修改本地模型路径MODELPATH = os.environ.get(MODELPATH， D：\LLM-GPU\chatglm3-6b)为自己的路径。最后，执行python api_server.py命令部署API，并通过测试脚本验证服务是否正常运行。

2、开启OneAPI服务 OneAPI服务提供了一个管理与分发接口，支持包括Azure、Anthropic Claude、Google PaLM 2 & Gemini、智谱 ChatGLM、百度文心一言、讯飞星火认知、阿里通义千问、360 智脑以及腾讯混元在内的多个大模型，用户仅需使用一个API，无需安装额外软件，一键部署即可开始使用。

ChatGLM2-6B本地部署

1、ChatGLM26B本地部署的步骤如下：环境准备：项目克隆：首先，从GitHub或其他代码托管平台克隆ChatGLM26B的源代码。安装依赖：安装transformers库，torch版本推荐0以上以获得最佳推理性能。同时，安装GIT LFS并测试安装是否成功。

2、在部署ChatGLM2-6B模型之前，请确保满足以下前置条件：在执行项目安装之前，你需要安装以下各项：Anaconda、git、Conda、git-lfs、cuda、cudnn、pycharm以及TDMGCC。

3、要开始使用ChatGLM2-6B，首先需要在智星云官网上租赁具有适当配置的机器，如RTX 3090-24G。登录后，通过管理员权限运行anaconda prompt，切换到虚拟环境并激活，然后导航到C盘的myglm文件夹，进一步进入ChatGLM2-6B的主目录（C：\ProgramData\myglm\ChatGLM2-6B-main）。

4、部署chatglm2-6b到V100上，需遵循以下步骤，以确保系统兼容性和优化性能。首先，确保您的系统支持CUDA 17或更高版本，因为chatglm2-6b支持CUDA 16，但与PyTorch 0不兼容。当前，推荐使用CUDA 17，以获得最佳性能。

5、模型API部署则实现了模型的联机调用，使用了如fastapi和uvicorn等库。最后，通过适配OpenAI接口，实现了从ChatGPT接口无缝切换至ChatGLM2-6B。整个部署过程耗时较长的环节主要是解决模型文件问题，例如文件MD5校验不一致导致的问题。如有任何疑问或需要进一步帮助，欢迎关注AINLPer公众号，加入交流群。

6、首先，我通过：git clone https：//github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git 进入目录 cd Langchain-Chatchat ，下载了所需的 LLM 模型文件和 Embedding 模型。