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FastChat 本地化安装部署-拥有属于私人的ChatGPT

企业开发 2023-09-29 22:03:00 阅读次数: 0

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转载自blog.csdn.net/wesunhu/article/details/130012152

FastChat 本地化安装部署-拥有属于私人的ChatGPT

FastChat(小羊驼模型)部署体验

使用FastChat部署Baichuan2

NLP（五十九）使用FastChat部署百川大模型

【大模型知识库】（4）：本地环境运行dity+fastchat的ChatGLM3模型，可以使用chat/completions接口调用chatglm3模型

【ChatGLM3】（9）：使用fastchat和vllm部署chatlgm3-6b模型，并简单的进行速度测试对比。vllm确实速度更快些。

【大模型知识库】（5）：本地环境运行dity+fastchat的BGE模型，可以使用embedding接口对知识库进行向量化，连调成功。

【大模型知识库】（1）：系统架构设计思考/调研。开源项目llm-knowledge-system，部署mysql，seilisearch，milvus，fastchat的ChatGLM3，BGE-zh

【baichuan2】（1）：使用 fastchat 部署Baichuan2-13b服务，启动8bit的worker，可以运行openai_api服务和web界面方便进行测试

【ChatGLM3】（5）：使用 fastchat 部署ChatGLM3服务，启动8bit的worker，可以运行openai_api服务和web界面方便进行测试。还支持embeddings 接口！

【deepseek】（2）：使用3080Ti显卡，运行deepseek-coder-6.7b-instruct模型，因fastchat并没有说支持这个版本，或者模型有问题，出现死循环输出EOT问题

使用 FastChat 运行 CodeLlama-7b-Instruct-hf

Fastchat：基于fastapi构建大模型加载服务

【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，通过拖拽/配置方式实现大模型编程

NLP（六十四）使用FastChat计算LLaMA-2模型的token长度

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