ChatGPT小型平替之ChatGLM-6B本地化部署、接入本地知识库体验 | 京东云技术团队
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原文中文，约7600字，阅读约需18分钟。
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内容提要
本文介绍了如何下载离线embedding模型以及如何启用本地离线模型，同时介绍了基于LLM模型的ChatGLM-6B语言模型和基于本地知识库的问答应用。建议按需购买算力，使用京东Ku+平台即可。文章还比较了Gradio和Streamlit两个展示层框架的优劣，适用于不同场景的开发者。
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关键要点
- 本文介绍了如何下载离线embedding模型和启用本地离线模型。
- 介绍了基于LLM模型的ChatGLM-6B语言模型，支持中英双语。
- 建议按需购买算力，使用京东Ku+平台。
- 比较了Gradio和Streamlit两个展示层框架的优劣。
- ChatGLM-6B模型可在消费级显卡上进行推理和训练。
- 硬件要求建议使用16GB以上的GPU，或25GB内存的CPU。
- 软件环境要求包括CUDA 11.7+和Python 3.10.8+。
- 提供了详细的模型下载和安装步骤。
- 介绍了VisualGLM-6B，一个支持图像理解的多模态对话语言模型。
- 介绍了基于langchain的本地知识库问答应用的实现过程。
- 强调了模型的配置和使用方法，包括embedding和llm路径的设置。
- 对比了LLM回答和LLM+知识库的效果。
- 总结了Gradio和Streamlit的适用场景和优缺点。
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