作为前端开发,想要介入大模型应用开发,必转载请注明出处:www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】须有一个大模型可以作为底层驱动,但是op转载请注明出处:www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netenAI的chatGPT需要付费,且网络【本文受版权保护】【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【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】原创内容,盗版必究。的必然选择。作为架构中的关键一环,我们需【本文受版权保护】【本文受版权保护】要一个本地化的大语言模型来支持“完全本地【本文受版权保护】【本文受版权保护】化”。目前市面上的大模型非常多,但对于我本文作者: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。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【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。en量、智能程度等。开源是为了本地化部署本文作者:唐霜,转载请注明出处。原创内容,盗版必究。,像openai的闭源模型,直接pass本文作者:唐霜,转载请注明出处。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【本文受版权保护】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。型,但是不支持中文比较遗憾。最终选定了c【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。hatglm作为我们的目标。本文将详细讲【原创内容,转载请注明出处】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】解我开发的chatglmjs,这个让前端【原创不易,请尊重版权】【作者:唐霜】开发者可以快速接入本地化大模型的库。
原创内容,盗版必究。未经授权,禁止复制转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。【本文首发于唐霜的博客】什么是ChatGLM?
ChatGLM是有清华和智普合作研发的一【未经授权禁止转载】转载请注明出处:www.tangshuang.net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。【转载请注明来源】得许可)的状态,支持中英双语,在中文领域著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】属于第一批次的开源模型。
【转载请注明来源】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。未经授权,禁止复制转载。和ChatGPT一样,都是基于对话形式的【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】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,但是本文作者:唐霜,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【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】本文作者:唐霜,转载请注明出处。GPT是一致的应用形态,都是对话模式下的未经授权,禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】LLM。预训练语言模型大体可以分为三种: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。自回归(GPT系列)、自编码(BERT系【原创不易,请尊重版权】【原创内容,转载请注明出处】列)、编码-解码(T5、BART)。GL【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】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。(自然语言理解)、conditional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。(条件文本生成) and uncondi转载请注明出处:www.tangshuang.net著作权归作者所有,禁止商业用途转载。tional generation(非条【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【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【未经授权禁止转载】本文作者:唐霜,转载请注明出处。,区别于上述三种预训练方案,GLM采用“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。完形填空”的方案来训练模型。
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】【本文首发于唐霜的博客】虽然总体上,目前的最新版ChatGLM3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。能力还不如ChatGPT,但是在通用智能【作者:唐霜】原创内容,盗版必究。方面已经有非常不俗的表现,可以作为我们开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】发的底层智能驱动。
【版权所有,侵权必究】【本文首发于唐霜的博客】【作者:唐霜】另外,与其他开源模型相比,ChatGLM【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。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【转载请注明来源】本甚至被某些网友移植到安卓手机上运行,可著作权归作者所有,禁止商业用途转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。见未来有可能在手机上大面积应用该模型。
【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【作者:唐霜】【本文首发于唐霜的博客】转载请注明出处:www.tangshuang.net如何本地化LLM?
ChatGLM官方提供的是python的【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】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】dejs环境中跑它的模型呢?一种方案是用本文作者:唐霜,转载请注明出处。【原创内容,转载请注明出处】fastapi起一个python的服务提【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处:www.tangshuang.net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。【本文受版权保护】调用它,但是这样就违背了我“纯前端技术”【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容,转载请注明出处】的目标,况且python的环境并不好搭,转载请注明出处:www.tangshuang.net【原创不易,请尊重版权】我折腾了很久才跑起了它的demo。还有没未经授权,禁止复制转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。有其他方案呢?
【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【转载请注明来源】本文作者:唐霜,转载请注明出处。我们来分析一下,其实对于运行大模型用来预本文作者:唐霜,转载请注明出处。本文作者:唐霜,转载请注明出处。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】【本文首发于唐霜的博客】身、transformer运行时代码、用转载请注明出处:www.tangshuang.net【版权所有,侵权必究】来提供对外标准接口的代码。其中,模型文件【转载请注明来源】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。本身都是一样的,从huggingface【版权所有,侵权必究】【未经授权禁止转载】上下载。官方提供的python demo【版权所有,侵权必究】【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。和transform,并完成预测。接口代未经授权,禁止复制转载。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】码则是赠送品,只用来作为demo的可交互原创内容,盗版必究。未经授权,禁止复制转载。界面。
【未经授权禁止转载】【原创内容,转载请注明出处】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。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【未经授权禁止转载】dejs下有一个可以加载、执行模型文件的【未经授权禁止转载】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】运行时。
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。【未经授权禁止转载】未经授权,禁止复制转载。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】【原创内容,转载请注明出处】m.cpp的项目,结合nodejs可以支本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【作者:唐霜】持c/c++ addon,瞬间就来了灵感未经授权,禁止复制转载。原创内容,盗版必究。。chatglm.cpp这个项目用c++【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容,转载请注明出处】实现了transformer运行时,除了【作者:唐霜】本文作者:唐霜,转载请注明出处。支持chatglm外,还支持百川和其他几【本文首发于唐霜的博客】【版权所有,侵权必究】个模型。我们把它的c++代码提炼出来,稍【转载请注明来源】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net作调整,编译成可以在nodejs环境下运【未经授权禁止转载】【版权所有,侵权必究】行的addon文件,直接在js里面reu【作者:唐霜】【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【转载请注明来源】【未经授权禁止转载】ejs本地运行大模型啦。此外,它需要把原【转载请注明来源】【作者:唐霜】始的模型文件转化为自己的.bin文件,通原创内容,盗版必究。原创内容,盗版必究。过这部转化,原始模型文件由分散的文件列表原创内容,盗版必究。未经授权,禁止复制转载。,变成一个独立的.bin文件,这样更方便【转载请注明来源】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】我们实现模型文件的迁移和分享。
本文作者:唐霜,转载请注明出处。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net经过一个周末的折腾之后,我完成了这个部分【版权所有,侵权必究】【作者:唐霜】的整理,并发布了chatglmjs这个包【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文受版权保护】,你可以方便使用它:
【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。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。己,因此需要你的电脑有完整的可以编译c+【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创不易,请尊重版权】+的环境,mac上有对应版本的xcode【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net,linux则是较高版本的g++,win未经授权,禁止复制转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。dows上有最新的vs即可。
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。【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后续使用langchain时会用到ten【转载请注明来源】本文作者:唐霜,转载请注明出处。sorflow的cpu版本,而不同电脑上【原创内容,转载请注明出处】【原创内容,转载请注明出处】的显卡驱动环境也不确定,因此,在构建ch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。atglmjs时,我默认是让模型在cpu原创内容,盗版必究。【原创不易,请尊重版权】上运行的,虽然性能差,但是部署方便。
本文作者:唐霜,转载请注明出处。【作者:唐霜】Chatglm.cpp把模型文件转化为.【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】原创内容,盗版必究。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原创内容,盗版必究。【转载请注明来源】thon的环境也很麻烦,所以,你可以直接未经授权,禁止复制转载。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】用别人已经转化好的.bin文件。下载之后转载请注明出处:www.tangshuang.net未经授权,禁止复制转载。,把它的路径传给model_bin_pa【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容,转载请注明出处】th即可。
【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有,侵权必究】如何在前端开发大模型应用?
有了chatglmjs之后,我们就有了在【本文首发于唐霜的博客】【原创内容,转载请注明出处】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】【未经授权禁止转载】要做的就是利用它进行更高层面的应用开发。【转载请注明来源】【作者:唐霜】对于chatglmjs而言,它只提供了一【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处:www.tangshuang.net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。【原创内容,转载请注明出处】来提供的,因此prompt的设计至关重要【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【原创不易,请尊重版权】,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。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。似chatgpt那样的聊天窗口,我们还要【本文首发于唐霜的博客】【作者:唐霜】设计聊天历史等状态数据,以及流式交互的接【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。口等等。大体上,我认为我们需要一层一层的著作权归作者所有,禁止商业用途转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。按照如下架构来完成开发:
【原创不易,请尊重版权】【原创内容,转载请注明出处】【未经授权禁止转载】【作者:唐霜】
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【原创不易,请尊重版权】从下到上分别是:存储层、平台层、框架层、【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】未经授权,禁止复制转载。业务层、应用层。当然,我这里做的还是比较【版权所有】唐霜 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考虑更多东西。在框架层,我推荐LangC未经授权,禁止复制转载。未经授权,禁止复制转载。hain,因为它有js版本,提供了非常丰原创内容,盗版必究。【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【转载请注明来源】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。东西搭建出来,而不要自己去从零开始写。
【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。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。当然,我们在编写代码时,还应该注意,AI转载请注明出处:www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】是我们的好帮手,我们可以大胆的尝试让AI【转载请注明来源】【原创内容,转载请注明出处】帮助我们完成这个架构的实现。
未经授权,禁止复制转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【版权所有,侵权必究】结语
本文简单介绍了前端开发者应该如何参与到大【原创不易,请尊重版权】【原创内容,转载请注明出处】模型的开发中,其中核心的部分是实现了ch原创内容,盗版必究。【原创内容,转载请注明出处】atglmjs,可以帮助开发者们在本地使【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【作者:唐霜】用大模型作为开发时的依赖,从而更好的验证【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文受版权保护】自己的想法。相信大模型应用开发会很快成为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】我们开发业界的讨论重点,我们不妨从现在开【未经授权禁止转载】【版权所有,侵权必究】始尝试,从安装chatglmjs开始体验【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】这一神奇的新时代。
【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】未经授权,禁止复制转载。2024-01-23 4911


