本文主要是介绍LLMs之GPT4ALL：GPT4ALL的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略，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！
LLMs之GPT4ALL：GPT4ALL的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
目录
GPT4ALL的简介
0、新功能
1、特点
2、功能
3、技术报告
GPT4ALL的安装和使用方法
1、安装
2、使用方法
GPT4ALL的案例应用
LLMs之LLaMA3：基于GPT4ALL框架对LLaMA-3实现模型部署并推理—通过加载训练后LLaMA-3的gguf模型文件然后在GUI界面中实现对话聊天
GPT4ALL的简介
GPT4ALL是一个运行强大自定义大语言模型的生态系统，能够在CPU和NVDIA以及AMD GPU上本地运行。它允许任何个人或企业轻松部署自己的边缘大规模语言模型。
GPT4All是一款面向隐私的软件，用于与在您自己的计算机上运行的大型语言模型进行聊天。
GPT4All 模型是一个 3GB - 8GB 的文件，您可以下载并插入到 GPT4All 软件中。Nomic AI 支持并维护此软件生态系统，以确保质量和安全，并在努力允许任何个人或企业轻松部署自己的边缘大型语言模型的同时发挥领先作用。
官网地址：GitHub - nomic-ai/gpt4all: gpt4all: run open-source LLMs anywhere
0、新功能
2023年10月19日：GGUF 支持发布，支持：
Mistral 7b 基础模型，在 gpt4all.io 上更新的模型库，包括 Rift Coder v1.5 在内的几个新的本地代码模型
Nomic Vulkan 支持 GGUF 中的 Q4_0 和 Q4_1 量化。
离线构建支持以运行旧版本的 GPT4All 本地 LLM 聊天客户端。
2023年9月18日：Nomic Vulkan 发布，支持在 NVIDIA 和 AMD GPU 上进行本地 LLM 推断。
2023年7月：稳定支持 LocalDocs，这是一个允许您私下和本地聊天与您的数据的功能。
2023年6月28日：基于 Docker 的 API 服务器推出，允许从与 OpenAI 兼容的 HTTP 端点进行本地 LLM
1、特点
>> 能够在支持AVX指令集的CPU上运行，不需要GPU也能运行
>> 提供3-8GB之间的多种预训练模型，用户可以下载后直接使用
>> 保障用户隐私，模型运行于本地不上传用户数据
>> 提供跨平台支持，可在Windows、MacOS、Linux三个平台上运行
2、功能
>> 聊天软件客户端，可以与预加载模型进行对话
>> 提供Python和TypeScript绑定，开发者可以基于此扩展功能
>> 支持LocalDocs功能，可以将文件索引并与模型对话
>> 提供Docker容器化部署，运行模型提供HTTP接口
>> 支持GPU加速，利用CUDA运行模型获得更好性能
3、技术报告
Technical Report 3: GPT4All Snoozy and Groovy
📗 Technical Report 2: GPT4All-J
📗 Technical Report 1: GPT4All
GPT4ALL的安装和使用方法
1、安装
从GitHub下载安装程序包或源代码
Windows和MacOS直接运行安装程序完成功能
Linux用户需要编译安装依赖后运行安装脚本
2、使用方法
运行Chat客户端软件，选择加载的预训练模型
与模型使用文字进行对话交流
LocalDocs索引文件后可以针对文件内容提问
服务模式下提供HTTP API供其他应用调用
GPT4ALL的案例应用
个人对话助手，解答日常问题
团队内知识库，用于文档索引和搜索
网站客服智能对话，提供在线问题支持
教育培训辅助系统，学习问答辅助
LLMs之LLaMA3：基于GPT4ALL框架对LLaMA-3实现模型部署并推理—通过加载训练后LLaMA-3的gguf模型文件然后在GUI界面中实现对话聊天
https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/138235793
这篇关于LLMs之GPT4ALL：GPT4ALL的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略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！
