【智谱Open-AutoGLM本地部署全指南】：手把手教你从零搭建AI自动化系统

codetrick codetrick 博客等级 墨衍会员 · 1平台 · 800+阅读 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 800+累计阅读 848平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄17年
关注
原创 最新推荐文章于 2026-03-07 00:04:59 发布 848 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

兄弟，还在为调API烧钱？TaoToken Coding Plan双Flash模型，月卡39块管饱

立即获取API key

第一章：智谱Open-AutoGLM本地部署概述

智谱AI推出的Open-AutoGLM是一个面向自动化文本生成与理解任务的开源大模型工具链，支持自然语言生成、指令微调、任务自适应等多种功能。该模型基于GLM架构设计，具备良好的中文语义理解能力，适用于智能客服、内容生成、知识问答等场景。本地化部署能够保障数据隐私、提升响应效率，并支持企业级定制化开发。

核心特性

  • 支持多轮对话与上下文理解
  • 提供轻量化推理接口，兼容主流GPU/CPU环境
  • 内置Prompt工程优化策略，提升生成质量
  • 开放模型权重与训练脚本，便于二次开发

部署准备

在开始部署前，需确保系统满足以下基础环境要求：
  1. Python >= 3.8
  2. CUDA驱动（若使用NVIDIA GPU）
  3. PyTorch >= 1.13
  4. 至少24GB显存（推荐A100或相近级别显卡）

快速启动示例

通过Git克隆官方仓库并安装依赖： 

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/zhipuai/Open-AutoGLM.git
cd Open-AutoGLM

# 创建虚拟环境并安装依赖
python -m venv env
source env/bin/activate  # Linux/Mac
# env\Scripts\activate   # Windows

pip install -r requirements.txt
上述命令将完成项目初始化，后续可加载本地模型权重文件启动推理服务。

资源配置建议

部署模式GPU需求内存建议适用场景
全量推理24GB+64GB高并发生产环境
量化推理（INT4）12GB+32GB中等规模应用
CPU推理无64GB+低延迟测试环境

第二章：环境准备与依赖配置

2.1 系统要求与硬件选型建议

在构建高性能服务系统时，合理的系统配置与硬件选型是保障稳定运行的基础。建议最低配置为4核CPU、8GB内存及200GB SSD存储，适用于中等负载场景。
推荐硬件规格对比
配置项开发环境生产环境
CPU4核16核
内存8GB32GB
存储100GB SSD500GB NVMe
内核参数优化示例
vm.swappiness=10
net.core.somaxconn=65535
fs.file-max=2097152
上述参数分别用于降低交换分区使用倾向、提升网络连接队列长度及系统最大文件句柄数，适用于高并发IO场景。

2.2 Python环境搭建与版本管理

选择合适的Python版本
当前主流使用Python 3.8至3.12版本，推荐选择长期支持（LTS）版本以确保项目稳定性。可通过官网或包管理工具安装。
使用pyenv管理多版本
  • pyenv install 3.9.18：下载指定版本
  • pyenv global 3.9.18：设置全局默认版本
  • pyenv local 3.11.6：为当前项目指定独立版本
# 安装 pyenv 并配置环境变量
curl https://pyenv.run | bash
export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"

上述脚本自动安装 pyenv，并将可执行路径加入 shell 环境。最后一行启用版本切换功能，实现无缝切换。

虚拟环境隔离依赖
工具特点适用场景
venv标准库内置轻量级项目
conda支持多语言环境数据科学项目

2.3 必要依赖库的安装与验证

依赖库的安装流程
在项目开发前，需确保所有必要依赖库正确安装。推荐使用包管理工具进行统一管理。以 Python 为例，可通过 pip 安装所需库： 

pip install -r requirements.txt
该命令会读取 requirements.txt 文件中定义的依赖列表，并自动下载安装对应版本，确保环境一致性。
关键依赖项说明
常见核心依赖包括：
  • requests：用于处理 HTTP 请求
  • numpy：提供高性能数值计算支持
  • pytest：单元测试框架，保障代码质量
安装结果验证
安装完成后，建议通过导入测试验证库是否可用： 

import requests
import numpy as np

print(requests.__version__)
print(np.__version__)
若无报错并能正常输出版本号，则表明依赖库已成功安装并可被项目调用。

2.4 GPU驱动与CUDA环境配置

驱动安装准备
在配置CUDA环境前，需确认GPU型号并安装对应NVIDIA驱动。通过以下命令检查硬件支持情况： 
lspci | grep -i nvidia
该命令列出系统中所有NVIDIA设备，确保内核已识别GPU。
CUDA Toolkit部署
推荐使用NVIDIA官方仓库安装，避免依赖冲突。以Ubuntu为例： 
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /"
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y cuda-toolkit-12-4
上述脚本添加官方源并安装CUDA 12.4工具链，包含编译器nvcc、调试工具及运行时库。
环境变量配置
安装完成后需配置PATH与LD_LIBRARY_PATH：
  • export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
  • export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
将上述语句写入~/.bashrc确保每次登录生效。

2.5 虚拟环境隔离与项目初始化

虚拟环境的必要性
在Python开发中，不同项目可能依赖同一包的不同版本。使用虚拟环境可实现项目间的依赖隔离，避免全局污染。
创建与激活虚拟环境

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
# 或
venv\Scripts\activate     # Windows
该命令创建名为venv的隔离目录，包含独立的Python解释器和包管理工具。激活后，所有pip install操作仅作用于当前环境。
项目初始化标准流程
  1. 创建项目目录并进入
  2. 生成虚拟环境
  3. 激活环境并安装基础依赖
  4. 导出依赖列表：pip freeze > requirements.txt

第三章：源码获取与项目结构解析

3.1 从GitHub克隆Open-AutoGLM仓库

在开始本地开发或模型调试前，首先需要将 Open-AutoGLM 的源码仓库克隆至本地环境。该仓库托管于 GitHub，包含核心推理逻辑、配置文件与工具脚本。
克隆操作步骤
使用 Git 执行克隆命令，确保网络可访问 GitHub： 
git clone https://github.com/Open-AutoGLM/Open-AutoGLM.git
cd Open-AutoGLM
上述命令会创建本地目录并拉取最新主分支代码。建议使用 HTTPS 方式以避免 SSH 配置问题。
依赖与分支管理
  • 默认克隆主分支（main），适用于稳定版本开发
  • 若需实验功能，可切换至 dev 分支：git checkout dev
  • 确保本地 Git 版本不低于 2.30，以支持稀疏检出等高级特性

3.2 核心模块功能与目录结构解读

模块职责划分
系统核心模块采用分层架构设计，各组件职责清晰。主要包含数据访问层、业务逻辑层与接口适配层，确保高内聚、低耦合。
目录结构说明
  • /internal/core：核心业务实现
  • /internal/core/service：服务编排逻辑
  • /internal/core/repository：数据持久化操作
  • /internal/core/model：实体对象定义
关键代码示例

// UserService 处理用户相关业务
type UserService struct {
    repo repository.UserRepository
}
func (s *UserService) GetUser(id int) (*model.User, error) {
    return s.repo.FindByID(id) // 调用仓储获取数据
}
上述代码展示了服务层对仓储的依赖注入机制，GetUser 方法封装了查询逻辑，通过接口隔离数据访问细节，提升可测试性与扩展性。

3.3 配置文件详解与参数说明

核心配置结构

配置文件采用 YAML 格式，定义系统运行时的关键参数。以下为典型配置示例：


server:
  host: 0.0.0.0
  port: 8080
  read_timeout: 30s
  write_timeout: 30s
database:
  dsn: "user:pass@tcp(127.0.0.1:3306)/dbname"
  max_open_conns: 20
  max_idle_conns: 10

上述配置中，server.host 指定监听地址，port 为服务端口；read_timeout 和 write_timeout 控制连接超时时间。数据库部分使用 DSN 连接串，max_open_conns 限制最大连接数，提升资源利用率。

关键参数说明
参数名类型说明
hoststring服务监听地址，建议生产环境设为内网IP
max_open_connsint数据库最大连接数，避免过多连接导致性能下降

第四章：模型部署与服务启动

4.1 模型权重下载与本地加载

在深度学习项目中，模型权重的获取是推理与微调的前提。通常，预训练权重可通过官方仓库或Hugging Face等平台下载。
权重下载方式
推荐使用git lfs克隆仓库以完整获取大文件： 
git clone https://huggingface.co/username/model-name
cd model-name
git lfs pull
该命令确保二进制权重文件被正确检出，避免因文件截断导致加载失败。
本地加载实现
使用PyTorch加载本地权重需指定map_location参数： 
import torch
model = MyModel()
model.load_state_dict(torch.load("./model-name/pytorch_model.bin", map_location="cpu"))
其中map_location控制模型张量的设备映射，支持"cpu"、"cuda:0"等值，确保跨设备兼容性。
常见路径结构
  • config.json —— 模型结构配置
  • pytorch_model.bin —— 权重文件
  • tokenizer.model —— 分词器文件

4.2 推理引擎配置与优化设置

推理引擎核心参数调优
合理配置推理引擎是提升模型性能的关键。常见参数包括批处理大小（batch size）、线程数（num_threads）和内存分配策略。增大批处理大小可提高GPU利用率，但需权衡延迟；多线程可加速CPU推理，但过多线程可能导致资源竞争。 
{
  "batch_size": 8,
  "num_threads": 4,
  "memory_fraction": 0.7,
  "allow_growth": true
}
上述配置设定最大批处理为8，使用4个CPU线程，限制GPU内存使用为70%，并启用动态内存增长，避免显存溢出。
硬件适配与加速策略
  • 启用TensorRT可显著加速NVIDIA平台上的推理过程
  • 在边缘设备上优先使用INT8量化以降低功耗
  • 利用OpenVINO工具套件优化Intel CPU/GPU推理效率

4.3 启动本地API服务并测试接口

启动Gin框架HTTP服务
使用Gin框架可快速启动本地API服务。执行以下命令运行服务： 
package main

import "github.com/gin-gonic/gin"

func main() {
    r := gin.Default()
    r.GET("/ping", func(c *gin.Context) {
        c.JSON(200, gin.H{
            "message": "pong",
        })
    })
    r.Run(":8080") // 监听本地8080端口
}
该代码创建一个默认的Gin路由实例，注册/ping GET接口，返回JSON格式响应。调用Run(":8080")启动HTTP服务器，监听127.0.0.1:8080。
使用curl测试接口
服务启动后，可通过curl命令验证接口可用性：
  1. 打开终端执行：curl http://localhost:8080/ping
  2. 预期返回：{"message":"pong"}
  3. 状态码为200表示服务正常

4.4 常见部署错误与解决方案

镜像拉取失败
最常见的部署问题是 Kubernetes 无法拉取容器镜像，通常表现为 ImagePullBackOff 状态。确保镜像名称拼写正确，并在私有仓库中配置正确的 imagePullSecrets。 
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp-pod
spec:
  containers:
  - name: app
    image: registry.example.com/myapp:v1
  imagePullSecrets:
  - name: regcred
上述配置显式指定镜像拉取凭证，避免因认证失败导致部署中断。
资源限制不当
未设置资源请求（requests）和限制（limits）会导致节点资源耗尽。建议为每个容器配置合理的 CPU 和内存阈值。
资源类型推荐初始值说明
memory256Mi防止 OOMKilled
cpu100m保障基础调度优先级

第五章：总结与后续优化方向

性能监控的自动化扩展
在实际生产环境中，手动采集和分析性能数据效率低下。通过集成 Prometheus 与 Grafana，可实现对 Go 服务的实时监控。以下为 Prometheus 配置片段，用于抓取自定义指标： 

scrape_configs:
  - job_name: 'go-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
    metrics_path: '/metrics'
数据库查询优化策略
高频请求下，未优化的 SQL 查询将成为瓶颈。建议采用连接池管理与索引优化。例如，在 PostgreSQL 中为常查字段添加复合索引： 

CREATE INDEX idx_user_status_created ON users (status, created_at DESC);
  • 使用 EXPLAIN ANALYZE 定期审查慢查询执行计划
  • 引入缓存层（如 Redis）降低数据库负载
  • 对批量操作启用事务以减少 round-trip 延迟
微服务间的弹性通信
在分布式架构中，网络抖动不可避免。采用 gRPC + Resilience 模式提升稳定性。Go 中可通过 hystrix-go 实现熔断： 

hystrix.ConfigureCommand("UserService", hystrix.CommandConfig{Timeout: 1000})
output := make(chan bool, 1)
errors := hystrix.Go("UserService", func() error {
    // 调用远程服务
    return callUserAPI()
}, nil)
优化项当前值目标值工具支持
平均响应时间320ms<150msPrometheus + Grafana
数据库 QPS1200<800Redis 缓存命中率提升
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

限时上车！双Flash Coding Plan 39元/月，咱程序员的省钱小棉袄

限时抢购

相关推荐

1.1.4 运用防火墙实现入侵防御

摘要：本文详细介绍了某公司网络拓扑中防火墙FW1的配置过程。主要内容包括：1)通过web界面登录防火墙；2)配置三个接口的IP地址及所属安全区域；3)创建两个入侵防御配置文件(anti_untrust和anti_trust)；4)配置安全策略untrust2dmz和trust2dmz，分别允许公网/内网访问WWW服务器；5)保存配置。操作步骤配有详细截图说明，涉及接口配置、安全区域划分、入侵防御策略设定等关键环节，最终实现内外网对服务器Server1的安全访问控制。（149字）

Ljs040411的博客 2130

【智谱开源Open-AutoGLM本地部署全攻略】：手把手教你从零搭建高效AI自动化系统

掌握AI自动化新利器，详解智谱开源Open-AutoGLM本地部署全流程。覆盖环境配置、模型安装与调用方法，适用于智能问答、自动化任务等场景，实现高效低延迟的本地AI服务。操作清晰，小白也能轻松上手，值得收藏。

DevPath的博客 1074

Simulink中Simscape—Fluids模块（原Simhydraulics）学习记录

学习来源：http://cn.mathworks.com/help/physmod/hydro/getting-started-with-simhydraulics.html 主要学习内容如下图： 详细内容： 1、组件来源 SIMULINK浏览器中的模块：Simscape_Foundation 和 Simscape_Fluids。 2、Simscape下包括多个子

1万+

智谱Open-AutoGLM本地部署完整教程（附20GB安装包+脚本工具限时领取）

手把手教你实现智谱Open-AutoGLM本地部署，解决大模型部署难、依赖复杂等问题。涵盖环境配置、20GB离线安装包获取、一键部署脚本使用方法，适用于企业私有化部署与离线推理场景，高效稳定，开箱即用，值得收藏。

FuncLens的博客 818

Xilinx PL实现DP TX视频传输的关键配置与实战解析

本文详细解析了在Xilinx ZCU106开发板上，利用PL（可编程逻辑）实现DP TX（DisplayPort发送）视频传输的关键配置与实战流程。内容涵盖从硬件平台搭建、DP TX IP核参数（如链路速率、通道数、视频时序）的详细配置，到软件驱动初始化、中断处理及链路训练的全过程，并提供了屏幕闪烁、颜色异常等常见问题的避坑指南与调试技巧，旨在帮助开发者高效实现稳定的4K视频输出。

weixin_29165465的博客 350

艾德克斯电子负载IT8510维修

2年前从朋友那收了这台艾德克斯电子负载，收来的时候上面的编码器就不好用，就是旋转的时候一会增加一会减小这种现象，不过其他功能都是正常的，自己也就将就用这。直到昨天，电子负载开机发现空载的时候电压不是0，开始有mV级的跳动，心想这个不正常。又测试了一下恒流功能，已经不能正常工作了。

mainbanp 4651

【Open-AutoGLM部署】本地私有化部署AI手机Agent

AutoGLM 是智谱AI开源的革命性框架，核心愿景是让AI真正“学会使用手机”——自动完成外卖下单、APP批量操作、重复任务自动化等场景，完美对标豆包手机助手的核心能力。@智谱本文基于官方开源方案，结合实际部署经验，整理出从云主机租用、环境配置、手机调试到运行测试的全流程指南，重点标注10+避坑点，帮助开发者零踩坑完成私有化部署，快速实现AI自动操作Android手机的效果。

独立思考，明辨是非 4571

星网锐捷语音网关密码重置恢复出厂设置

星网锐捷语音网关---密码重置 第一种星网锐捷SVX网关恢复出厂设置的方法 eth1口 任意口插网线，连接电脑并设置电脑固定ip为： 一， 二 网页输入： 192.168.88.86 admin 默认密码 admin 登陆。 忘记密码 可通过以下方法重置： 三： 通过crt或者 shell工具 ,连接 root@192.168.88.86 连续输入两次 passwd a12345678 reboot重启后。通过账号 密码 a12345678 即可登陆系...

cibazhanji2176的博客 1万+

智谱 GLM-5 实测

近期各厂商发布的新模型中，qwen3-max-think-2026-01-23以72.8%位居榜首，gemini-3-pro-preview以72.5%紧随其后，hunyuan-2.0-thinking-20251109达到71.9%。GLM-5的71.0%在新模型中处于前列。：准确率相近的doubao-seed-1-8-251215（71.7%）成本仅7.3元/千次，doubao-seed-1-6-thinking-250715（71.7%）成本为15.6元/千次，在成本敏感场景下更具竞争力。

easyllm的博客 2355

WPS Office 2019 For Linux二次开发全流程：从源码下载到Demo运行

本文详细介绍了在Linux环境下进行WPS Office 2019 C++二次开发的全流程，涵盖从开发环境准备、源码获取、核心依赖（Qt与WPS）安装配置，到最终编译运行官方Demo的完整步骤。文章重点解析了环境搭建中的常见问题与解决方案，旨在帮助开发者快速上手WPS二次开发。

weixin_29001423的博客 388

【AI产品思路】用户旅程图与用户全生命周期：到底是什么关系？

用户旅程图(User Journey Map)和用户全生命周期(User Lifecycle)是两种不同的分析框架。用户旅程聚焦单次交易体验的完整过程（如浏览→下单→售后），关注触点、情绪和优化点；而用户生命周期则关注用户与平台的长期关系（从认知到流失），着重提升留存和LTV。两者互为补充：生命周期是时间维度的关系框架，旅程图是行为维度的体验路径。电商运营中，旅程优化改善单次体验，生命周期优化解决长期增长问题，二者结合才能实现体验提升与商业效率的双赢。

qq_25438419的博客 216

【智谱Open-AutoGLM部署全攻略】：手把手教你从零搭建高效AI自动化系统

掌握高效AI自动化系统搭建方法，本文详解部署智谱Open-AutoGLM的完整流程，覆盖环境配置、模型加载与任务调度，适用于智能客服、自动摘要等场景，提升开发效率。步骤清晰，小白也能快速上手，值得收藏。

LogicGlow的博客 1059

华为OD机试 - 学校的位置 - 数学问题（Python/JS/C/C++ 2024 B卷 100分）

华为OD机试 2024E卷题库疯狂收录中，刷题。

学Java，找哪吒 455

【智谱开源Open-AutoGLM部署全攻略】：手把手教你从零搭建高效AI自动化系统

掌握高效AI自动化系统搭建方法，本教程详解智谱开源Open-AutoGLM部署教程，覆盖环境配置、模型加载与任务调度，适用于智能客服、文档生成等场景，实现低代码快速集成。步骤清晰，适配多种硬件环境，值得收藏。

LearnFlow的博客 858

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

OV9734 DATASHEET，完整规格书

OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等

【智谱Open-AutoGLM本地部署终极指南】：手把手教你零基础搭建AI自动化系统

掌握智谱Open-AutoGLM本地部署，轻松搭建专属AI自动化系统。本文详解环境配置、模型安装与运行优化，覆盖智能客服、数据处理等应用场景，实现高效本地化AI部署。方法简单、步骤清晰，零基础也能快速上手，值得收藏。

CodeTrick的博客 769

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值

【智谱开源Open-AutoGLM部署全攻略】：手把手教你本地高效部署AI模型

掌握智谱开源Open-AutoGLM模型本地部署方法，轻松实现AI自动化任务。适用于本地化大模型推理、私有化部署等场景，支持高效微调与低资源运行。手把手教程涵盖环境配置、模型加载与优化技巧，部署稳定可靠。值得收藏，点击了解完整操作步骤。

FastSolve的博客 1374

【智谱Open-AutoGLM本地部署终极指南】：手把手教你从零搭建高效AI推理环境

掌握智谱 Open-AutoGLM 本地部署全流程，手把手教你搭建高效AI推理环境。适用于私有化部署、数据安全敏感场景，基于Docker快速配置，支持多模型并行与低显存优化。部署稳定、响应迅捷，值得收藏。

Instrulink的博客 777

【智谱AI Open-AutoGLM本地部署终极指南】：从零搭建高效AI推理环境的完整实践路径

掌握智谱ai Open-AutoGLM本地部署指南，轻松搭建高效AI推理环境。适用于大模型本地化部署、自动化代码生成与智能任务处理，涵盖环境配置、模型加载与性能优化全流程。开箱即用，安全可控，值得收藏。

CodeIsle的博客 1008

【电脑部署智谱 Open-AutoGLM 实战指南】：手把手教你从零搭建高效AI自动化系统

掌握AI自动化新技能，本文详解电脑部署智谱 Open-AutoGLM 全流程，覆盖环境配置、模型调用与任务编排，适用于智能办公、数据处理等场景。操作清晰、步骤完整，零基础也能快速上手，值得收藏。

LogicNest的博客 1050

【智谱Open-AutoGLM开源安装全指南】：手把手教你快速部署AI自动化建模环境

快速掌握智谱Open-AutoGLM开源如何安装，手把手教你部署AI自动化建模环境。适用于AutoML场景，支持一键配置、多框架兼容，提升建模效率。涵盖安装步骤、依赖配置与常见问题解决，助力开发者高效上手，值得收藏。

ProceGlow的博客 1167

【智谱Open-AutoGLM部署终极指南】：手把手教你从零搭建高效AI自动化系统

掌握高效AI自动化系统搭建方法，本指南提供详尽的智谱Open-AutoGLM部署教程，覆盖本地环境配置、模型调用与任务编排等核心步骤，适用于智能客服、自动报表等场景，显著提升开发效率，值得收藏。

DeepLens的博客 705

智谱AI重磅开源Open-AutoGLM（AutoGLM应用全指南）

掌握AutoGLM应用不再困难，本文详解智谱开源Open-AutoGLM模型怎么使用，覆盖自动化图学习在推荐系统、金融风控等场景的部署方法与调优技巧，支持高效模型迁移与低代码开发。技术细节清晰，实操性强，值得收藏。

InstrWander的博客 1152

【AI大模型实战必备】：智谱Open-AutoGLM下载与本地部署全指南

掌握AI大模型本地部署方法，本篇智谱Open-AutoGLM下载教程详解从获取资源到本地运行的完整流程，适用于自动化任务与自然语言处理场景，操作清晰、步骤可靠，支持离线推理与定制化开发，实战价值高，值得收藏。

AlgoChat的博客 945

【智谱开源Open-AutoGLM部署全指南】：手把手教你快速搭建高效AI推理环境

掌握智谱开源Open-AutoGLM模型部署，快速搭建高效AI推理环境。涵盖本地与云端部署方案，支持自动化图学习任务，适用于推荐系统、金融风控等场景，显著提升推理效率。配置简单、兼容性强，值得收藏。

VarIsle的博客 940

Open-AutoGLM本地部署难吗？5步搞定智谱AI自动化系统搭建

Open-AutoGLM本地部署不难！本教程详解智谱Open-AutoGLM开源下载教程，涵盖环境配置、模型获取、自动化任务设置等5个步骤，适用于AI研发与智能流程开发。操作清晰，效率提升显著，值得收藏。

FastProceed的博客 798

本地部署智谱Open-AutoGLM实战指南（从零到上线大揭秘）

掌握AutoGLM模型本地化应用，本文详解本地部署智谱开源Open-AutoGLM全流程，涵盖环境配置、模型加载与推理优化，适用于企业私有化部署与数据安全场景。方法实用、步骤清晰，值得收藏。

CodeVibe的博客 1092
上一篇： Open-AutoGLM容器化部署全流程（Docker+K8s双引擎驱动）
下一篇： Open-AutoGLM私有化部署实战手册（企业级安全架构全公开）
点赞 29
评论 0
书签 书签 23
codetrick
codetrick
博客等级 码龄17年 151粉丝 1991原创
+ 关注
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值