chatgpt独立部署 独立部署im全套源码

本文目录一览：

• 1、通过NextChat(ChatGPT-Next-Web)低成本给自己或客户部署GPT程序
• 2、langchain-chatglm部署
• 3、...使用LLMs模块接入自定义大模型,以ChatGLM为例

通过NextChat(ChatGPT-Next-Web)低成本给自己或客户部署GPT程序

1、通过NextChat(ChatGPT-Next-Web)低成本给自己或客户部署GPT程序的方案 NextChat简介 NextChat（又名ChatGPT-Next-Web）是一个面向用户的GPT类应用程序，用户可以通过这个程序与GPT进行交互。

2、Docker部署 为了在国内搭建聊天机器人，我们可以选择使用PandoraNext这一项目。PandoraNext不仅提供了演示站点供用户简单体验，更重要的是，通过部署自己的PandoraNext，我们可以使用proxy模式，该模式提供了API接口，方便我们自定义ChatGPT服务。

3、NextChat 项目链接：https：//github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web 优势：用于访问开源和专有LLM的统一平台，灵活的模型选择，可以通过API密钥减少对基于订阅的服务的依赖，潜在的成本节省，数据隐私。NextChat提供了一个统一的平台来与各种LLM进行交互。

4、访问群晖地址：8181，即可查看到部署的PandoraNext网站，与演示站功能一致。若开启proxy模式，需设置proxy_api_prefix，确保前缀包含数字与字母。这将允许你搭建类似github.com/ChatGPTNextW...界面，并设置代理地址为群晖的地址，如ChatGPT-Next-Web。

langchain-chatglm部署

部署LangchainChatchat的要点和小记如下：基本部署流程：通过git clone命令下载LangchainChatchat的仓库代码。下载所需的LLM模型文件和Embedding模型。在配置文件中修改LLM模型和embedding模型的路径。使用conda创建并激活虚拟环境，安装并更新所需的库。

langchainchatglm的部署方法主要包括以下几种：本地ChatGPT部署：这种方法允许你在本地机器上运行ChatGLM模型，适用于对数据隐私和安全性有较高要求的场景。需要具备一定的技术能力和资源，包括安装必要的软件和库，以及配置模型所需的计算资源。命令行部署：通过命令行界面进行部署，适合熟悉命令行操作的用户。

部署基于 Langchain 与 ChatGLM 的本地知识库问答应用 LangChain-Chatchat，我尝试了私有化部署，遵循仓库内的 readme 和 INSTALL.md。过程中遇到了一些小问题，如缺少某些库，导致一键启动脚本启动的服务无法通过服务器IP外部访问。

在本地部署LangChain和ChatGLM2的实际体验如下：环境配置与安装：部署环境：win11系统搭配RTX 4060 Laptop，使用AnaConda管理Python虚拟环境，有效避免了LangChain和ChatGLM2之间的依赖冲突。库安装：成功安装了所有关键库的特定版本，确保了环境的稳定性和兼容性。

...使用LLMs模块接入自定义大模型,以ChatGLM为例

1、LangChain LLMs模块为自定义大模型接入提供便利。通过封装ChatGLM接口，实现与LangChain其他模块的协同。利用Cache功能，提高响应速度，特别是对重复问题的快速处理。接入方法包括配置Cache与调用模型服务。综上，国内大模型领域发展迅速，ChatGLM-6B作为平民版本，为开发人员提供了低成本、高效率的选项。

2、链接：https：//github.com/THUDM/ChatGLM-6B 简介：ChatGLM是清华大学开发的一款中文对话大模型，具有优秀的对话生成和理解能力。

3、简介：Chinese-LLaMA-Alpaca是基于LLaMA模型进行中文预训练得到的中文大模型，支持多种中文对话任务。ChatGLM（2023年，清华大学）类型：Decoder-only 大小：6B 链接：https：//github.com/THUDM/ChatGLM-6B 简介：ChatGLM是清华大学开发的一款中文对话大模型，具有优秀的对话生成和理解能力。