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3分钟在Fastgpt上用上GLM
前言
Fast GPT 允许你使用自己的 openai API KEY 来快速的调用 openai 接口,目前集成了 Gpt35, Gpt4 和 embedding. 可构建自己的知识库。但考虑到数据安全的问题,我们并不能将所有的数据都交付给云端大模型。那如何在fastgpt上接入私有化模型呢,本文就以清华的ChatGLM2为例,为各位讲解如何在fastgpt中接入私有化模型。
ChatGLM2简介
ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,具体介绍请看项目:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 注意,ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放,在获得官方的书面许可后,亦允许商业使用。本教程只是介绍了一种用法,并不会给予任何授权。
推荐配置
依据官方数据,同样是生成 8192 长度,量化等级为FP16要占用12.8GB 显存、INT8为8.1GB显存、INT4为5.1GB显存,量化后会稍微影响性能,但不多。 因此推荐配置如下: fp16:内存>=16GB,显存>=16GB,硬盘空间>=25GB,启动时使用命令python openai_api.py 16 int8:内存>=16GB,显存>=9GB,硬盘空间>=25GB,启动时选择python openai_api.py 8 int4:内存>=16GB,显存>=6GB,硬盘空间>=25GB,启动时选择python openai_api.py 4
环境配置
Python 3.8.10 CUDA 11.8 科学上网环境
简单的步骤
- 根据上面的环境配置配置好环境,具体教程自行GPT;
- 在命令行输入pip install -r requirments.txt
- 打开你需要启动的py文件,在代码的第76行配置token,这里的token只是加一层验证,防止接口被人盗用
- python openai_api.py 16//这里的数字根据上面的配置进行选择
然后等待模型下载,直到模型加载完毕,出现报错先问GPT
上面两个文件在本文档的同目录
启动成功后应该会显示如下地址:
这里的http://0.0.0.0:6006就是连接地址
然后现在回到.env.local文件,依照以下方式配置地址:
OPENAI_BASE_URL=http://127.0.0.1:6006/v1 OPENAIKEY=sk-aaabbbcccdddeeefffggghhhiiijjjkkk //这里是你在代码中配置的token 这里的OPENAIKEY可以任意填写
这样就成功接入ChatGLM2了