作为前端开发，想要介入大模型应用开发，必著作权归作者所有，禁止商业用途转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。须有一个大模型可以作为底层驱动，但是op未经授权，禁止复制转载。【未经授权禁止转载】enAI的chatGPT需要付费，且网络著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【本文受版权保护】影响因素大，本地部署大模型就成了开发阶段未经授权，禁止复制转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。的必然选择。作为架构中的关键一环，我们需【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net要一个本地化的大语言模型来支持“完全本地著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【作者：唐霜】化”。目前市面上的大模型非常多，但对于我【原创不易，请尊重版权】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】们而言，必须满足开源、免费、支持中文这三个硬性条件，另外还要考虑性能、tok本文作者：唐霜，转载请注明出处。转载请注明出处：www.tangshuang.neten量、智能程度等。开源是为了本地化部署【作者：唐霜】本文作者：唐霜，转载请注明出处。，像openai的闭源模型，直接pass原创内容，盗版必究。未经授权，禁止复制转载。。国外有几个性能和智能程度都很好的开源模【原创不易，请尊重版权】本文作者：唐霜，转载请注明出处。型，但是不支持中文比较遗憾。最终选定了c【未经授权禁止转载】转载请注明出处：www.tangshuang.nethatglm作为我们的目标。本文将详细讲原创内容，盗版必究。原创内容，盗版必究。解我开发的chatglmjs，这个让前端【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】转载请注明出处：www.tangshuang.net开发者可以快速接入本地化大模型的库。

什么是ChatGLM？

ChatGLM是有清华和智普合作研发的一【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【作者：唐霜】款大语言模型，目前是开源免费可商用（需获本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】得许可）的状态，支持中英双语，在中文领域【转载请注明来源】【原创内容，转载请注明出处】属于第一批次的开源模型。

和ChatGPT一样，都是基于对话形式的【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net著作权归作者所有，禁止商业用途转载。大语言模型，虽然GLM与GPT不同，但是本文版权归作者所有，未经授权不得转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。在最终表现形式，ChatGLM和Chat【本文受版权保护】【转载请注明来源】GPT是一致的应用形态，都是对话模式下的【原创内容，转载请注明出处】【作者：唐霜】LLM。预训练语言模型大体可以分为三种：【原创不易，请尊重版权】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。自回归（GPT系列）、自编码（BERT系本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net列）、编码-解码（T5、BART）。GL著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】M是一个通用的预训练语言模型，它在NLU著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有，侵权必究】（自然语言理解）、conditional原创内容，盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net（条件文本生成） and uncondi著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.nettional generation（非条转载请注明出处：www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】件文本生成）上都有着不错的表现。通俗的讲原创内容，盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net，区别于上述三种预训练方案，GLM采用“【原创内容，转载请注明出处】转载请注明出处：www.tangshuang.net完形填空”的方案来训练模型。

虽然总体上，目前的最新版ChatGLM3本文版权归作者所有，未经授权不得转载。未经授权，禁止复制转载。能力还不如ChatGPT，但是在通用智能【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【未经授权禁止转载】方面已经有非常不俗的表现，可以作为我们开【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】发的底层智能驱动。

另外，与其他开源模型相比，ChatGLM【作者：唐霜】转载请注明出处：www.tangshuang.net还有一个特点，对机器的要求不高，其量化版【转载请注明来源】【本文受版权保护】本甚至被某些网友移植到安卓手机上运行，可【原创内容，转载请注明出处】原创内容，盗版必究。见未来有可能在手机上大面积应用该模型。

如何本地化LLM？

ChatGLM官方提供的是python的【版权所有，侵权必究】本文作者：唐霜，转载请注明出处。demo和微调代码，怎么才能在我们的no转载请注明出处：www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。dejs环境中跑它的模型呢？一种方案是用本文版权归作者所有，未经授权不得转载。转载请注明出处：www.tangshuang.netfastapi起一个python的服务提未经授权，禁止复制转载。【原创不易，请尊重版权】供接口，node端像普通调第三方接口一样转载请注明出处：www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net调用它，但是这样就违背了我“纯前端技术”【原创内容，转载请注明出处】【版权所有，侵权必究】的目标，况且python的环境并不好搭，著作权归作者所有，禁止商业用途转载。未经授权，禁止复制转载。我折腾了很久才跑起了它的demo。还有没【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net有其他方案呢？

我们来分析一下，其实对于运行大模型用来预转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】测而言，它的代码分为3个部分：模型文件本【本文受版权保护】转载请注明出处：www.tangshuang.net身、transformer运行时代码、用原创内容，盗版必究。未经授权，禁止复制转载。来提供对外标准接口的代码。其中，模型文件原创内容，盗版必究。【原创不易，请尊重版权】本身都是一样的，从huggingface【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【本文受版权保护】上下载。官方提供的python demo【本文首发于唐霜的博客】【本文首发于唐霜的博客】其实主要是实现了运行时，可以加载模型文件未经授权，禁止复制转载。【未经授权禁止转载】和transform，并完成预测。接口代【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【本文首发于唐霜的博客】码则是赠送品，只用来作为demo的可交互【未经授权禁止转载】原创内容，盗版必究。界面。

对于我们而言，最难搞定的就是，如何在no【本文受版权保护】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netdejs下有一个可以加载、执行模型文件的【本文首发于唐霜的博客】【未经授权禁止转载】运行时。

灵光一闪下，我看到社区有一个chatgl【版权所有，侵权必究】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。m.cpp的项目，结合nodejs可以支原创内容，盗版必究。【原创内容，转载请注明出处】持c/c++ addon，瞬间就来了灵感本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创内容，转载请注明出处】。chatglm.cpp这个项目用c++【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】转载请注明出处：www.tangshuang.net实现了transformer运行时，除了【作者：唐霜】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。支持chatglm外，还支持百川和其他几【未经授权禁止转载】转载请注明出处：www.tangshuang.net个模型。我们把它的c++代码提炼出来，稍著作权归作者所有，禁止商业用途转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。作调整，编译成可以在nodejs环境下运转载请注明出处：www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。行的addon文件，直接在js里面reu转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netqire即可。这样一来，我们就可以nod【未经授权禁止转载】【未经授权禁止转载】ejs本地运行大模型啦。此外，它需要把原转载请注明出处：www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。始的模型文件转化为自己的.bin文件，通【原创内容，转载请注明出处】【作者：唐霜】过这部转化，原始模型文件由分散的文件列表【作者：唐霜】【原创内容，转载请注明出处】，变成一个独立的.bin文件，这样更方便本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【转载请注明来源】我们实现模型文件的迁移和分享。

经过一个周末的折腾之后，我完成了这个部分【原创不易，请尊重版权】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。的整理，并发布了chatglmjs这个包本文作者：唐霜，转载请注明出处。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net，你可以方便使用它：

import { chat } from 'chatglmjs';

chat({
  model_bin_path,
  prompt: '你好',
  onmessage(msg) {
    process.stdout.write(msg);
  },
});

安装chatglmjs时，它会自己编译自本文作者：唐霜，转载请注明出处。【未经授权禁止转载】己，因此需要你的电脑有完整的可以编译c+【作者：唐霜】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。+的环境，mac上有对应版本的xcode原创内容，盗版必究。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。，linux则是较高版本的g++，win原创内容，盗版必究。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】dows上有最新的vs即可。

需要注意的是，由于node的限制，我们在原创内容，盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net后续使用langchain时会用到ten【原创内容，转载请注明出处】原创内容，盗版必究。sorflow的cpu版本，而不同电脑上【原创内容，转载请注明出处】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】的显卡驱动环境也不确定，因此，在构建ch著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【本文首发于唐霜的博客】atglmjs时，我默认是让模型在cpu未经授权，禁止复制转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。上运行的，虽然性能差，但是部署方便。

Chatglm.cpp把模型文件转化为.【本文首发于唐霜的博客】【本文受版权保护】bin文件的操作需要按照它的文档进行，此时又要用到python，去搭py原创内容，盗版必究。【原创不易，请尊重版权】thon的环境也很麻烦，所以，你可以直接【转载请注明来源】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】用别人已经转化好的.bin文件。下载之后【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【原创不易，请尊重版权】，把它的路径传给model_bin_pa【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【未经授权禁止转载】th即可。

如何在前端开发大模型应用？

有了chatglmjs之后，我们就有了在本文作者：唐霜，转载请注明出处。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。自己电脑上运行大模型的基础，接下来，我们【未经授权禁止转载】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net要做的就是利用它进行更高层面的应用开发。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。原创内容，盗版必究。对于chatglmjs而言，它只提供了一著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【转载请注明来源】个对话接口，大模型的所有能力都是基于对话原创内容，盗版必究。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。来提供的，因此prompt的设计至关重要【转载请注明来源】【本文受版权保护】，除了prompt之后，想要搭建起一个类【原创不易，请尊重版权】原创内容，盗版必究。似chatgpt那样的聊天窗口，我们还要未经授权，禁止复制转载。【作者：唐霜】设计聊天历史等状态数据，以及流式交互的接本文作者：唐霜，转载请注明出处。【版权所有，侵权必究】口等等。大体上，我认为我们需要一层一层的本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【版权所有，侵权必究】按照如下架构来完成开发：

大体上想要获得一个应用，要考虑5层设计，著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【作者：唐霜】从下到上分别是：存储层、平台层、框架层、未经授权，禁止复制转载。【原创内容，转载请注明出处】业务层、应用层。当然，我这里做的还是比较原创内容，盗版必究。未经授权，禁止复制转载。草率，在真正设计架构时，还要根据实际业务本文作者：唐霜，转载请注明出处。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】考虑更多东西。在框架层，我推荐LangC本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。hain，因为它有js版本，提供了非常丰转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net富的组件，我们利用这些组件来把一些核心的【本文受版权保护】未经授权，禁止复制转载。东西搭建出来，而不要自己去从零开始写。

当然，我们在编写代码时，还应该注意，AI【作者：唐霜】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。是我们的好帮手，我们可以大胆的尝试让AI本文版权归作者所有，未经授权不得转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。帮助我们完成这个架构的实现。

结语

本文简单介绍了前端开发者应该如何参与到大【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文受版权保护】模型的开发中，其中核心的部分是实现了ch【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。atglmjs，可以帮助开发者们在本地使著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】用大模型作为开发时的依赖，从而更好的验证本文作者：唐霜，转载请注明出处。未经授权，禁止复制转载。自己的想法。相信大模型应用开发会很快成为【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net著作权归作者所有，禁止商业用途转载。我们开发业界的讨论重点，我们不妨从现在开【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net始尝试，从安装chatglmjs开始体验【原创内容，转载请注明出处】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。这一神奇的新时代。

2024-01-23 4654