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,必原创内容,盗版必究。转载请注明出处:www.tangshuang.net须有一个大模型可以作为底层驱动,但是op著作权归作者所有,禁止商业用途转载。原创内容,盗版必究。enAI的chatGPT需要付费,且网络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】影响因素大,本地部署大模型就成了开发阶段【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net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【转载请注明来源】【版权所有,侵权必究】要一个本地化的大语言模型来支持“完全本地【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【版权所有,侵权必究】化”。目前市面上的大模型非常多,但对于我【原创内容,转载请注明出处】本文作者:唐霜,转载请注明出处。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【作者:唐霜】【作者:唐霜】en量、智能程度等。开源是为了本地化部署【本文首发于唐霜的博客】【本文受版权保护】,像openai的闭源模型,直接pass本文作者:唐霜,转载请注明出处。本文作者:唐霜,转载请注明出处。。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】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】型,但是不支持中文比较遗憾。最终选定了c未经授权,禁止复制转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】hatglm作为我们的目标。本文将详细讲【原创不易,请尊重版权】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net解我开发的chatglmjs,这个让前端转载请注明出处:www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】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?

ChatGLM是有清华和智普合作研发的一【原创内容,转载请注明出处】原创内容,盗版必究。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。未经授权,禁止复制转载。得许可)的状态,支持中英双语,在中文领域【本文首发于唐霜的博客】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】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】大语言模型,虽然GLM与GPT不同,但是本文作者:唐霜,转载请注明出处。本文作者:唐霜,转载请注明出处。在最终表现形式,ChatGLM和Chat【未经授权禁止转载】【未经授权禁止转载】GPT是一致的应用形态,都是对话模式下的未经授权,禁止复制转载。【原创内容,转载请注明出处】LLM。预训练语言模型大体可以分为三种:【本文首发于唐霜的博客】【本文首发于唐霜的博客】自回归(GPT系列)、自编码(BERT系【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【版权所有,侵权必究】列)、编码-解码(T5、BART)。GL【作者:唐霜】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。M是一个通用的预训练语言模型,它在NLU【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】(自然语言理解)、conditional本文作者:唐霜,转载请注明出处。本文作者:唐霜,转载请注明出处。(条件文本生成) and uncondi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.nettional generation(非条【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【原创内容,转载请注明出处】件文本生成)上都有着不错的表现。通俗的讲著作权归作者所有,禁止商业用途转载。原创内容,盗版必究。,区别于上述三种预训练方案,GLM采用“【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处:www.tangshuang.net完形填空”的方案来训练模型。

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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。【转载请注明来源】能力还不如ChatGPT,但是在通用智能转载请注明出处:www.tangshuang.net本文版权归作者所有,未经授权不得转载。方面已经有非常不俗的表现,可以作为我们开原创内容,盗版必究。【原创内容,转载请注明出处】发的底层智能驱动。

著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【转载请注明来源】【作者:唐霜】【本文受版权保护】

另外,与其他开源模型相比,ChatGLM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。还有一个特点,对机器的要求不高,其量化版转载请注明出处:www.tangshuang.net【作者:唐霜】本甚至被某些网友移植到安卓手机上运行,可【原创不易,请尊重版权】【本文首发于唐霜的博客】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?

ChatGLM官方提供的是python的【作者:唐霜】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。demo和微调代码,怎么才能在我们的no【本文首发于唐霜的博客】本文作者:唐霜,转载请注明出处。dejs环境中跑它的模型呢?一种方案是用【本文首发于唐霜的博客】【本文首发于唐霜的博客】fastapi起一个python的服务提【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】供接口,node端像普通调第三方接口一样【本文受版权保护】【本文受版权保护】调用它,但是这样就违背了我“纯前端技术”【作者:唐霜】未经授权,禁止复制转载。的目标,况且python的环境并不好搭,未经授权,禁止复制转载。未经授权,禁止复制转载。我折腾了很久才跑起了它的demo。还有没转载请注明出处:www.tangshuang.net【本文受版权保护】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【原创不易,请尊重版权】本文作者:唐霜,转载请注明出处。测而言,它的代码分为3个部分:模型文件本本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】身、transformer运行时代码、用【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】本文作者:唐霜,转载请注明出处。来提供对外标准接口的代码。其中,模型文件【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权,禁止复制转载。本身都是一样的,从huggingface【作者:唐霜】原创内容,盗版必究。上下载。官方提供的python demo本文作者:唐霜,转载请注明出处。转载请注明出处:www.tangshuang.net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。本文作者:唐霜,转载请注明出处。和transform,并完成预测。接口代著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】码则是赠送品,只用来作为demo的可交互转载请注明出处:www.tangshuang.net未经授权,禁止复制转载。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【版权所有,侵权必究】dejs下有一个可以加载、执行模型文件的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.net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,盗版必究。【未经授权禁止转载】m.cpp的项目,结合nodejs可以支【原创不易,请尊重版权】【转载请注明来源】持c/c++ addon,瞬间就来了灵感【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】原创内容,盗版必究。。chatglm.cpp这个项目用c++本文作者:唐霜,转载请注明出处。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】实现了transformer运行时,除了【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【原创内容,转载请注明出处】支持chatglm外,还支持百川和其他几未经授权,禁止复制转载。原创内容,盗版必究。个模型。我们把它的c++代码提炼出来,稍【本文首发于唐霜的博客】【原创不易,请尊重版权】作调整,编译成可以在nodejs环境下运【版权所有】唐霜 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【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】qire即可。这样一来,我们就可以nod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。ejs本地运行大模型啦。此外,它需要把原本文作者:唐霜,转载请注明出处。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】始的模型文件转化为自己的.bin文件,通【版权所有,侵权必究】未经授权,禁止复制转载。过这部转化,原始模型文件由分散的文件列表【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net,变成一个独立的.bin文件,这样更方便转载请注明出处:www.tangshuang.net【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】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。的整理,并发布了chatglmjs这个包本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【原创不易,请尊重版权】,你可以方便使用它:

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。转载请注明出处:www.tangshuang.net【原创内容,转载请注明出处】
import { chat } from 'chatglmjs';

chat({
  model_bin_path,
  prompt: '你好',
  onmessage(msg) {
    process.stdout.write(msg);
  },
});
本文作者:唐霜,转载请注明出处。转载请注明出处:www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net

安装chatglmjs时,它会自己编译自【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【转载请注明来源】己,因此需要你的电脑有完整的可以编译c+【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】原创内容,盗版必究。+的环境,mac上有对应版本的xcode【版权所有,侵权必究】【版权所有,侵权必究】,linux则是较高版本的g++,win【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【本文首发于唐霜的博客】dows上有最新的vs即可。

未经授权,禁止复制转载。未经授权,禁止复制转载。

需要注意的是,由于node的限制,我们在【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容,转载请注明出处】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】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。的显卡驱动环境也不确定,因此,在构建ch【转载请注明来源】【版权所有,侵权必究】atglmjs时,我默认是让模型在cpu著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【原创内容,转载请注明出处】上运行的,虽然性能差,但是部署方便。

【未经授权禁止转载】转载请注明出处:www.tangshuang.net本文作者:唐霜,转载请注明出处。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net

Chatglm.cpp把模型文件转化为.【本文受版权保护】【版权所有,侵权必究】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。thon的环境也很麻烦,所以,你可以直接【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net原创内容,盗版必究。用别人已经转化好的.bin文件。下载之后【未经授权禁止转载】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。,把它的路径传给model_bin_pa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.netth即可。

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如何在前端开发大模型应用?

有了chatglmjs之后,我们就有了在【原创内容,转载请注明出处】未经授权,禁止复制转载。自己电脑上运行大模型的基础,接下来,我们本文作者:唐霜,转载请注明出处。本文作者:唐霜,转载请注明出处。要做的就是利用它进行更高层面的应用开发。未经授权,禁止复制转载。【版权所有,侵权必究】对于chatglmjs而言,它只提供了一【本文受版权保护】【本文受版权保护】个对话接口,大模型的所有能力都是基于对话【本文首发于唐霜的博客】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net来提供的,因此prompt的设计至关重要转载请注明出处:www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】,除了prompt之后,想要搭建起一个类【转载请注明来源】【未经授权禁止转载】似chatgpt那样的聊天窗口,我们还要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。设计聊天历史等状态数据,以及流式交互的接【版权所有,侵权必究】【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未经授权,禁止复制转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。按照如下架构来完成开发:

【转载请注明来源】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【本文首发于唐霜的博客】

【原创内容,转载请注明出处】原创内容,盗版必究。原创内容,盗版必究。

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【未经授权禁止转载】从下到上分别是:存储层、平台层、框架层、【作者:唐霜】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】业务层、应用层。当然,我这里做的还是比较转载请注明出处:www.tangshuang.net本文作者:唐霜,转载请注明出处。草率,在真正设计架构时,还要根据实际业务【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【原创内容,转载请注明出处】考虑更多东西。在框架层,我推荐LangC【原创不易,请尊重版权】原创内容,盗版必究。hain,因为它有js版本,提供了非常丰【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。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】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】东西搭建出来,而不要自己去从零开始写。

【作者:唐霜】【未经授权禁止转载】【转载请注明来源】【本文首发于唐霜的博客】

当然,我们在编写代码时,还应该注意,AI【版权所有,侵权必究】【版权所有,侵权必究】是我们的好帮手,我们可以大胆的尝试让AI【本文受版权保护】本文作者:唐霜,转载请注明出处。帮助我们完成这个架构的实现。

【未经授权禁止转载】【本文受版权保护】

结语

本文简单介绍了前端开发者应该如何参与到大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】模型的开发中,其中核心的部分是实现了ch【转载请注明来源】【原创内容,转载请注明出处】atglmjs,可以帮助开发者们在本地使【未经授权禁止转载】【本文首发于唐霜的博客】用大模型作为开发时的依赖,从而更好的验证【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。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【作者:唐霜】我们开发业界的讨论重点,我们不妨从现在开原创内容,盗版必究。【原创不易,请尊重版权】始尝试,从安装chatglmjs开始体验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】这一神奇的新时代。

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2024-01-23 5077

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