本文主要是介绍GPT大模型不再遥不可及：本地化部署让每个人都能拥有，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
01、本地化部署是GPT发展的一个趋势
我们提到大模型就想到这个东西不是我们普通人可以拥有的，因为太耗费服务器资源，注定了可以提供大模型服务的只能是大厂。
然而有需求就会有解决方案，那就是让大语言模型对特定地区的行业和专业领域有较强的知识储备，使其大而全，变为小而精。无论是医学、法律、金融还是其他行业，搭建专有的知识库解答问题、提供专业建议，就像一个行业内的专家。
本地化部署有以下几个优势：
1、数据完全私有化，降低数据丢失和泄露风险，对数据安全性和私密性有保障。
2、降低使用成本，不需要支付云服务商的订阅费用或按量计费。
3、提高使用灵活性，可以根据自己的需求定制大模型的功能和参数。
4、提高使用效率，不受网络延迟和稳定性的影响。
目前已经有许多支持本地化的大模型，我推荐几个开源的好用的项目：
02、RWKV-Runner
2.1 介绍
RWKV是一个开源且允许商用的大语言模型，灵活性很高且极具发展潜力。
这个工具旨在降低大语言模型的使用门槛，做到人人可用，工具提供了全自动化的依赖和模型管理，你只需要直接点击运行，跟随引导，即可完成本地大语言模型的部署，工具本身体积极小，只需要一个exe即可完成一键部署。
此外，本工具提供了与OpenAI API完全兼容的接口，这意味着你可以把任意ChatGPT客户端用作RWKV的客户端，实现能力拓展，而不局限于聊天。
2.2 功能
- RWKV模型管理，一键启动
- 与OpenAI API完全兼容，一切ChatGPT客户端，都是RWKV客户端。启动模型后，打开
http://127.0.0.1:8000/docs查看详细内容 - 全自动依赖安装，你只需要一个轻巧的可执行程序
- 预设了2G至32G显存的配置，几乎在各种电脑上工作良好
- 自带用户友好的聊天和续写交互页面
- 易于理解和操作的参数配置
- 内置模型转换工具
- 内置下载管理和远程模型检视
- 内置一键LoRA微调
- 也可用作 OpenAI ChatGPT 和 GPT Playground 客户端
- 多语言本地化
- 主题切换
- 自动更新
2.3 界面
2.4 项目地址：github.com/josStorer/R…
03、ChatGLM3
3.1 介绍
ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B 引入了如下特性：
1、更强大的基础模型：在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的基础模型中最强的性能。
2、更完整的功能支持：ChatGLM3-6B 采用了全新设计的 Prompt 格式，除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）和 Agent 任务等复杂场景。
3、更全面的开源序列：在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。
3.2 低成本部署
- 模型量化：默认情况下，模型以 FP16 精度加载，运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果你的 GPU 显存有限，可以尝试以量化方式加载模型。
- CPU部署：如果你没有 GPU 硬件的话，也可以在 CPU 上进行推理，但是推理速度会更慢。
- Mac部署：对于搭载了 Apple Silicon 或者 AMD GPU 的 Mac，可以使用 MPS 后端来在 GPU 上运行 ChatGLM3-6B。
- 多卡部署：如果你有多张 GPU，但是每张 GPU 的显存大小都不足以容纳完整的模型，那么可以将模型切分在多张GPU上。
3.3 界面
一个集成以下三种功能的综合 Demo
- 1、Chat: 对话模式，在此模式下可以与模型进行对话。
- 2、Tool: 工具模式，模型除了对话外，还可以通过工具进行其他操作。
- 3、Code Interpreter: 代码解释器模式，模型可以在一个 Jupyter 环境中执行代码并获取结果，以完成复杂任务。
3.4 迭代版本
3.5 项目地址：github.com/THUDM/ChatG…
04、Langchain-Chatchat
4.1 介绍
以前叫Langchain-ChatGLM，基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现，开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。
4.2 解决痛点
该项目是一个可以实现 完全本地化推理的知识库增强方案, 重点解决数数据安全保护，私域化部署的企业痛点。
本开源方案采用Apache License，可以免费商用，无需付费。支持市面上主流的本地大预言模型和Embedding模型，支持开源的本地向量数据库。
4.3 界面
- 1、对话界面
- 2、知识库管理界面
4.3 项目地址：github.com/chatchat-sp…
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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这篇关于GPT大模型不再遥不可及：本地化部署让每个人都能拥有的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
