chgpt商业部署（商业部什么意思）
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、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）。
3、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。
4、使用命令行导航到C：ProgramDatamyglmChatGLM26Bmain目录。启动web_demopy：在该目录下，运行命令streamlit run web_demopy Server.port 5901来启动web_demopy进行本地实验。初次运行时，由于模型加载需要时间，可能需要耐心等待进度条达到100%。后续对话响应会显著加快。
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、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。
听说ChatPGT“好用到吓人”?卖家薅羊毛的时候到了!
客户服务：ChatGPT可以应用于智能客服机器人，提供全天候在线服务，帮助商家更好地管理客户关系，提升客户满意度。商家可尝试使用此功能，优化客服流程。 网站页面设计：虽然目前仅支持静态网页设计，但CHATGPT可以协助商家对现有网页进行前端更改，如添加动画效果，提升用户体验。
LangChain-chatglm部署
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。
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。模型服务启动：执行server/llm_api.py脚本启动LLM模型服务。
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。
LangchainChatGLM的部署可以通过以下两种方式进行：命令行部署：适用对象：技术背景较强的开发者。步骤概述：涉及安装必要的依赖、运行特定的启动脚本，并按照指示一步步操作。优点：提供详细的部署步骤，适合对技术有一定了解的用户。注意事项：在实际操作前，需确保仔细阅读并理解相关的文档和指南。
元年方舟GPT:打开企业智能化的黑箱
元年方舟GPT为企业提供了全面的大模型应用解决方案，不仅降低了大模型的使用门槛，还为企业带来了前所未有的智能化提升，成为推动企业数字化转型的重要驱动力。
特斯拉充分利用工程创新去降低成本，把电动车价格不断下探，十几二十万能买一辆高度智能化汽车，这不可想象，这也是福特当年的效应，一个全新大众消费市场崛起。 重要的是，特斯拉带来的是一场消费端的平权运动。内燃机汽车构造对用户来说是黑箱，厂商说什么就是什么，电动车就像手机，一切都可以数据化，一目了然。
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。
如何不求人部署autoGPT,基础知识篇
1、根据应用场景、计算资源和性能需求，选择合适的预训练模型，如GPTGPT3等。这些模型的选择将直接影响AutoGPT的性能和效果。部署方式：云端部署：利用云服务提供商的基础设施，实现模型的快速部署和扩展。边缘部署：在设备或本地服务器上部署模型，减少数据传输延迟，提高响应速度。
2、市场上有GPT-GPT-3等预训练模型，要根据应用场景、计算资源和性能需求来挑选。部署方式可选云端、边缘或混合，包括模型微调、搭建后端服务、设计用户界面、对话管理以及数据安全和隐私保护等步骤。
3、一：主启动引导不对（以下列的选项有的都去调好）进BIOS修改启动模式，把UEFI启动模式改为Legacy模式；Security项：SecureBOOT将Enabled改为Disabled；Boot项：bootmode里面改成LegacyFirst或legacysupport或AUTO；csm项：改成enabled。
4、进Bios修改启动模式，改UEFI启动模式为Legacy模式 Security项Secure BOOT，将Enabled改为Disabled Boot项boot mode里面改成Legacy First或legacy support 或AUTO 2，可以用PE盘引导后，使用磁盘工具转换分区模式GPT为MBR，如diskgenius分区助手，重写引导区。装机教程建议用以下这个，u启动的问题挺多的。
5、可以用PE盘引导后，使用磁盘工具转换分区模式GPT为MBR，如diskgenius分区助手，重写引导区。装机教程建议用以下这个，u启动的问题挺多的。以下是用U盘装机流程，自己看看，学会不求人，而且自己更方便。
