【手把手教你搭建自己本地的ChatGLM - 优快云 App】

最新推荐文章于 2025-12-17 15:36:40 发布
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本文提供详细步骤，指导读者如何在本地搭建ChatGLM-优快云App，适合IT技术开发者学习和实践。
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手把手教你搭建自己本地的ChatGLM
master_hunter的博客
04-12 1万+
如果能够本地自己搭建一个ChatGPT的话，训练一个属于自己知识库体系的人工智能AI对话系统，那么能够高效的处理应对所属领域的专业知识，甚至加入职业思维的意识，训练出能够结合行业领域知识高效产出的AI。这必定是十分高效的生产力工具，且本地部署能够保护个人数据隐私，能够内网搭建办公使用也十分的方便。而对于ChatGLM来说最大的优点就是本地能快速部署且需要资源较比与ChatGPT相当低，还要什么自行车，够用就好。甚至能够在一些性能较高的服务器单点部署，INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存。
手把手教你本地CPU环境部署清华大模型ChatGLM-6B，利用量化模型，本地即可开始智能聊天，达到ChatGPT的80%
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04-28 2万+
大家好，我是微学AI，今天教你们本地CPU环境部署清华大ChatGLM-6B模型，利用量化模型，每个人都能跑动大模型。ChatGLM-6B是一款出色的中英双语对话模型，拥有超过62亿个参数，可高效地处理日常对话场景。与GLM-130B模型相比，ChatGLM-6B在对话场景处理能力方面表现更加卓越。此外，在使用体验方面，ChatGLM-6B采用了模型量化技术和本地部署技术，为用户提供更加便利和灵活的使用方式。值得一提的是，该模型还能够在单张消费级显卡上顺畅运行，速度较快，是一款非常实用的对话模型。
springboot+chatgpt+chatUI Pro开发智能聊天工具
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搭建个人知识库 | 手把手教你本地部署大模型
2301_81888214的博客
11-28 1540
今天给大家分享的是手把手教你如何部署本地大模型以及搭建个人知识库
【保姆级教程】GLM-4-9B-Chat模型本地部署实战：手把手教你部署GLM-4！(含完整代码)
m0_65555479的博客
08-21 755
在人工智能的浪潮中，深度学习模型的部署已成为技术研究和实践的热点。自然语言处理（NLP）领域，尤其是对话系统，正迅速成为智能应用的核心。GLM-4-9B-Chat模型以其卓越的语言理解与生成能力，为构建智能对话系统提供了坚实的基础。然而，模型的部署并非易事，它涉及到环境配置、依赖管理、代码编写等多个环节。本文将通过本地模型推理和OpenAI API风格服务发布测试，带你一步步完成GLM-4-9B-Chat模型的部署实践，让你对深度学习模型的部署有一个全面而深入的理解。
手把手教你Langchain-chatchat 接入Dify
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06-17 1724
Dify是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 [LLMOps]的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎以及灵活的 Agent 框架，并同时提供了一套易用的界面和 API。
免费！快速！干货！手把手教你如何在个人电脑上搭建你自己的大模型服务！_ollama
bagell的博客
07-27 989
Ollama官网：https://ollama.com/Ollama的GitHub地址：https://github.com/ollama/ollamaOllama是一个“支持在本地快速部署大模型服务”的解决方案，目前已经支持了很多开源的大模型，如下图所示，其中包括了Meta开源的最知名的大模型Llama，其他比如Mistral等也是享誉业内：
手把手部署：本地大模型以及搭建个人知识库（文末福利）
2401_82469710的博客
06-15 1163
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手把手教你在Linux本地搭建超酷数字人LiveTalking
小相探索IT世界
09-26 1228
本文详细介绍了如何在Linux系统上搭建开源实时数字人引擎LiveTalking的全过程。从硬件需求（推荐RTX3060显卡、16GB内存等）到软件环境配置（Ubuntu20.04、Python3.8等），逐步指导安装显卡驱动、CUDA Toolkit、cuDNN等必要组件，并通过Docker部署SRS服务、GPT-SoVITS和LiveTalking三大核心服务。特别提供了使用musetalk模型训练自定义数字人形象的具体方法，以及常见问题的解决方案。
手把手教你用大模型做一款自己的AI应用，这次不是人工智障了
python1234_的博客
07-29 820
为了回答这个问题，我用说人话的方式拿gpts创建了一个“我”，然后让她来回答这个问题。（确认过眼神，我是懂套娃的）接下来我会先展示下整个定制过程；然后我们一起看一下她能把题答到什么程度；最后我们再一起探讨一下，基于现在的大模型能耐，我们定制一个怎样的专属机器人是最“物尽其用”的。
只需三步，本地打造自己的AI个人专属知识库
2401_82469710的博客
10-26 3342
本文会手把手教你如何部署本地大模型以及搭建个人知识库
精选资源
手把手教你2小时搭建清华大学ChatGLM
05-15
【搭建ChatGLM-6B】 ChatGLM-6B是清华大学开发的一款强大的对话语言模型，基于General Language Model（GLM）架构，具备62亿...通过这个过程，你可以在自己的环境中运行ChatGLM-6B，享受与这款先进语言模型的互动体验。
[Python实战] 解决Outlook同步中的字符编码问题：表情符号也能正确处理了！
每日出拳老爷子的博客
12-16 178
摘要：本文分享了在使用Python同步Outlook会议信息时遇到的GBK编码问题解决方案。当处理包含表情符号（如📧）的会议内容时，Flask返回JSON会报"'gbk' codec can't encode"错误。作者通过封装ensure_utf8函数对文本进行UTF-8编码处理，同时建议设置Flask响应头编码为UTF-8和调整控制台输出编码，有效解决了特殊字符导致的编码异常问题。文章提供了从问题分析到完整解决方案的实践过程，适用于处理Python中的Unicode编码问题。
《Python实战小课：爬虫工具场景——开启数据抓取之旅》导读
2501_93253814的博客
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本文介绍了Python爬虫技术在三大场景中的应用：行业资讯爬取、学术文献摘要获取和电商评价收集。针对行业资讯，详细解析了从网页请求到数据存储的全流程；在学术文献方面，重点阐述了如何构建搜索请求和提取关键信息；对于电商评价，则说明了数据定位和清洗方法。文章还探讨了爬虫优化策略及反爬机制应对方案，为数据获取工作提供了实用指南。通过系统学习这些技术，读者可以提升数据采集能力，为商业决策、学术研究和市场分析提供有力支持。
Windows11系统安装Isaac Sim和Isaac Lab记录
weixin_65198494的博客
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本文介绍了在Windows 11系统上安装IsaacSim和IsaacLab的完整流程。硬件配置为RTX4060显卡、32GB内存，软件环境包括NVIDIA驱动591.44、CUDA12.8、PyTorch2.7.0和Python3.11。安装IsaacSim5.1的主要步骤包括：更新GPU驱动、安装CUDA、创建conda虚拟环境、开启长路径支持、更新pip后安装IsaacSim pip包。IsaacLab安装则需要克隆GitHub仓库，通过安装脚本完成。最后通过运行验证脚本确认安装成功。
《Python 数据序列化与反序列化全景解析：从基础到最佳实践》
windowshht的博客
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本文全面解析Python数据序列化与反序列化技术，涵盖JSON、Pickle、CSV、YAML等常见格式，并深入探讨自定义序列化、异步处理、分布式系统应用等高级主题。通过实战案例展示Web API交互、机器学习模型保存、自动化配置管理等场景的最佳实践，同时展望Protocol Buffers等前沿技术。文章既适合初学者掌握基础，也为资深开发者提供性能优化与安全合规的进阶指导，是Python数据处理领域的实用指南。
Python LangChain 开发问题：ImportError: Unable to import langchain_anthropic.
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Ubuntu 24.04 安装common-extensions
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👉 这就解释了为什么 apt 一直“找不到”这不是你配置错，也不是你操作错，是。只要能看到帮助信息，就说明。✅ colcon 被。在 24.04 上，
Pandas库入门
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摘要：本文介绍了Python中Pandas库的核心数据类型Series和DataFrame。Series是一维带标签数组，可通过列表、字典、ndarray等多种方式创建，支持类似ndarray和字典的操作方法。DataFrame是二维表格型数据结构，可由二维ndarray、字典等多种形式创建，具有行列索引功能。文章详细展示了两种类型的创建方法、基本操作和属性，包括索引访问、运算对齐、name属性设置等，并通过代码示例演示了实际应用场景。Pandas的这些数据结构为数据分析和处理提供了高效灵活的工具。
两小时快速搭建清华大学ChatGLM-6B指南
本文档详细介绍了如何在2小时内手把手搭建清华大学的开源对话语言模型ChatGLM-6B。ChatGLM-6B是一个具备62亿参数的中英双语对话模型，基于GeneralLanguageModel (GLM) 架构，旨在提供高质量的文本生成和对话交互。 ...
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