本地化大语言模型ChatGLM,纯前端技术玩转大模型

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

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什么是ChatGLM?【本文首发于唐霜的博客】

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ChatGLM是有清华和智普合作研发的一【本文首发于唐霜的博客】【转载请注明来源】款大语言模型,目前是开源免费可商用(需获未经授权,禁止复制转载。转载请注明出处:www.tangshuang.net得许可)的状态,支持中英双语,在中文领域【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处:www.tangshuang.net属于第一批次的开源模型。

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

【未经授权禁止转载】转载请注明出处:www.tangshuang.net原创内容,盗版必究。

虽然总体上,目前的最新版ChatGLM3【原创不易,请尊重版权】转载请注明出处:www.tangshuang.net能力还不如ChatGPT,但是在通用智能【未经授权禁止转载】【未经授权禁止转载】方面已经有非常不俗的表现,可以作为我们开著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】发的底层智能驱动。

原创内容,盗版必究。【版权所有,侵权必究】【原创不易,请尊重版权】

另外,与其他开源模型相比,ChatGLM本文作者:唐霜,转载请注明出处。【转载请注明来源】还有一个特点,对机器的要求不高,其量化版【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。本甚至被某些网友移植到安卓手机上运行,可【本文受版权保护】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。

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如何本地化LLM?【原创不易,请尊重版权】

【原创内容,转载请注明出处】【作者:唐霜】本文作者:唐霜,转载请注明出处。

ChatGLM官方提供的是python的【本文首发于唐霜的博客】转载请注明出处:www.tangshuang.netdemo和微调代码,怎么才能在我们的no原创内容,盗版必究。【版权所有,侵权必究】dejs环境中跑它的模型呢?一种方案是用著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netfastapi起一个python的服务提本文作者: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。供接口,node端像普通调第三方接口一样本文作者:唐霜,转载请注明出处。【版权所有,侵权必究】调用它,但是这样就违背了我“纯前端技术”转载请注明出处:www.tangshuang.net【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】的目标,况且python的环境并不好搭,转载请注明出处:www.tangshuang.net转载请注明出处:www.tangshuang.net我折腾了很久才跑起了它的demo。还有没著作权归作者所有,禁止商业用途转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。有其他方案呢?

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

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对于我们而言,最难搞定的就是,如何在no转载请注明出处:www.tangshuang.net本文作者:唐霜,转载请注明出处。dejs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】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。运行时。

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

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经过一个周末的折腾之后,我完成了这个部分【未经授权禁止转载】未经授权,禁止复制转载。的整理,并发布了chatglmjs这个包著作权归作者所有,禁止商业用途转载。转载请注明出处:www.tangshuang.net,你可以方便使用它:

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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。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】己,因此需要你的电脑有完整的可以编译c+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。+的环境,mac上有对应版本的xcode转载请注明出处:www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】,linux则是较高版本的g++,win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.netdows上有最新的vs即可。

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。【作者:唐霜】【作者:唐霜】【转载请注明来源】

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

【本文受版权保护】【未经授权禁止转载】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】

Chatglm.cpp把模型文件转化为.【本文受版权保护】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netbin文件的操作需要按照它的文档原创内容,盗版必究。进行,此时又要用到python,去搭py【原创不易,请尊重版权】本文作者:唐霜,转载请注明出处。thon的环境也很麻烦,所以,你可以直接著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net用别人已经转化好的.bin文件。下载之后【作者:唐霜】未经授权,禁止复制转载。,把它的路径传给model_bin_pa本文作者:唐霜,转载请注明出处。【原创内容,转载请注明出处】th即可。

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如何在前端开发大模型应用?【原创内容,转载请注明出处】

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有了chatglmjs之后,我们就有了在著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net自己电脑上运行大模型的基础,接下来,我们原创内容,盗版必究。转载请注明出处:www.tangshuang.net要做的就是利用它进行更高层面的应用开发。【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。对于chatglmjs而言,它只提供了一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。个对话接口,大模型的所有能力都是基于对话本文版权归作者所有,未经授权不得转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。来提供的,因此prompt的设计至关重要本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【原创内容,转载请注明出处】,除了prompt之后,想要搭建起一个类本文作者:唐霜,转载请注明出处。【本文首发于唐霜的博客】似chatgpt那样的聊天窗口,我们还要【作者:唐霜】转载请注明出处:www.tangshuang.net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。原创内容,盗版必究。口等等。大体上,我认为我们需要一层一层的【作者:唐霜】【本文受版权保护】按照如下架构来完成开发:

【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【原创内容,转载请注明出处】【本文首发于唐霜的博客】

【版权所有,侵权必究】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】

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

【未经授权禁止转载】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有,侵权必究】未经授权,禁止复制转载。

当然,我们在编写代码时,还应该注意,AI【作者:唐霜】未经授权,禁止复制转载。是我们的好帮手,我们可以大胆的尝试让AI转载请注明出处:www.tangshuang.net【原创不易,请尊重版权】帮助我们完成这个架构的实现。

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结语【原创不易,请尊重版权】

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本文简单介绍了前端开发者应该如何参与到大转载请注明出处:www.tangshuang.net【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】模型的开发中,其中核心的部分是实现了ch【未经授权禁止转载】【本文受版权保护】atglmjs,可以帮助开发者们在本地使【本文受版权保护】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】用大模型作为开发时的依赖,从而更好的验证转载请注明出处:www.tangshuang.net转载请注明出处:www.tangshuang.net自己的想法。相信大模型应用开发会很快成为【版权所有,侵权必究】【本文首发于唐霜的博客】我们开发业界的讨论重点,我们不妨从现在开【原创不易,请尊重版权】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】始尝试,从安装chatglmjs开始体验【版权所有,侵权必究】原创内容,盗版必究。这一神奇的新时代。

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2024-01-23 4249

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