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
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
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本文介绍了如何下载离线embedding模型和启用本地离线模型。
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介绍了基于LLM模型的ChatGLM-6B语言模型，支持中英双语。
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建议按需购买算力，使用京东Ku+平台。
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比较了Gradio和Streamlit两个展示层框架的优劣。
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ChatGLM-6B模型可在消费级显卡上进行推理和训练。
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硬件要求建议使用16GB以上的GPU，或25GB内存的CPU。
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软件环境要求包括CUDA 11.7+和Python 3.10.8+。
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提供了详细的模型下载和安装步骤。
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介绍了VisualGLM-6B，一个支持图像理解的多模态对话语言模型。
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介绍了基于langchain的本地知识库问答应用的实现过程。
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强调了模型的配置和使用方法，包括embedding和llm路径的设置。
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对比了LLM回答和LLM+知识库的效果。
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总结了Gradio和Streamlit的适用场景和优缺点。
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