通过NextChat(ChatGPT-Next-Web)低成本给自己或客户部署GPT程序
通过NextChat（ChatGPT-Next-Web）低成本给自己或客户部署GPT程序的方案 NextChat简介 NextChat（又名ChatGPT-Next-Web）是一个面向用户的GPT类应用程序 ，用户可以通过这个程序与GPT进行交互。
Docker部署 为了在国内搭建聊天机器人 ，我们可以选择使用PandoraNext这一项目 。PandoraNext不仅提供了演示站点供用户简单体验，更重要的是 ，通过部署自己的PandoraNext ，我们可以使用proxy模式，该模式提供了API接口，方便我们自定义ChatGPT服务 。
NextChat 项目链接：https：//github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web 优势：用于访问开源和专有LLM的统一平台 ，灵活的模型选择 ，可以通过API密钥减少对基于订阅的服务的依赖，潜在的成本节省 ，数据隐私。NextChat提供了一个统一的平台来与各种LLM进行交互 。
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxx ，即API键 OPENAI_API_BASE=https：//：/v1，为本地API的IP地址和端口号 使用这些信息 ，即可与One API服务进行交互 ，其使用方式与OpenAI API基本一致 。对于ChatGPT-Next-Web的集成，部署过程十分便捷。
ChatGPT-Next-Web：基于Next.js和Vercel的ChatGPT Web UI。它使得用户可以通过Web浏览器与ChatGPT进行交互 ，非常适合于需要快速构建和部署ChatGPT应用的场景 。云存储 MinIO：一个开源的云原生对象存储服务 ，用于存储和检索对象 。
GPT模型通过自监督学习的方式，从大量的文本数据中学习自然语言的规律和模式。在训练过程中 ，模型会尝试预测输入文本中下一个最可能的词或短语 。使用开源GPT模型或项目 GPT-2：GPT-2是一个具有13亿个参数的大型语言模型 ，其开源代码可在GitHub上获取 。
ChatGLM2-6B本地部署
ChatGLM2-6B提供了多种推理方式，包括Gradio模式、Streamlit模式和命令行demo，使用起来比较简单。在部署和推理过程中 ，需要注意cuda版本的兼容性以及torch版本的安装 。通过合理的配置和修改 ，可以顺利地在本地环境中运行ChatGLM2-6B模型，进行对话推理 。
ChatGLM26B本地部署的步骤如下：环境准备：项目克隆：首先 ，从GitHub或其他代码托管平台克隆ChatGLM26B的源代码。安装依赖：安装transformers库 ，torch版本推荐0以上以获得最佳推理性能 。同时，安装GIT LFS并测试安装是否成功 。
要开始使用ChatGLM2-6B ，首先需要在智星云官网上租赁具有适当配置的机器 ，如RTX 3090-24G。登录后，通过管理员权限运行anaconda prompt ，切换到虚拟环境并激活 ，然后导航到C盘的myglm文件夹，进一步进入ChatGLM2-6B的主目录（C：\ProgramData\myglm\ChatGLM2-6B-main） 。
使用命令行导航到C：ProgramDatamyglmChatGLM26Bmain目录 。启动web_demopy：在该目录下 ，运行命令streamlit run web_demopy server.port 5901来启动web_demopy进行本地实验。初次运行时 ，由于模型加载需要时间，可能需要耐心等待进度条达到100%。后续对话响应会显著加快 。
本地化部署后能拿来写代码的大模型有LocalAI 、DeepSeek RChatGLM-6B及其升级版ChatGLM2-6B等 。LocalAI：LocalAI是一款专为本地化部署设计的开源AI框架，它支持运行各类开源大模型 ，如LLaMAPhi-2等。该框架无需GPU即可在普通电脑上实现智能文本生成等功能 ，包括写代码 。
langchain-chatglm部署
1 、部署LangchainChatchat的要点和小记如下：基本部署流程：通过git clone命令下载LangchainChatchat的仓库代码 。下载所需的LLM模型文件和Embedding模型。在配置文件中修改LLM模型和embedding模型的路径 。使用conda创建并激活虚拟环境，安装并更新所需的库 。
2、在本地部署LangChain和ChatGLM2的实际体验如下：环境配置与安装：部署环境：win11系统搭配RTX 4060 Laptop ，使用AnaConda管理Python虚拟环境 ，有效避免了LangChain和ChatGLM2之间的依赖冲突。库安装：成功安装了所有关键库的特定版本，确保了环境的稳定性和兼容性 。
3 、部署基于 Langchain 与 ChatGLM 的本地知识库问答应用 LangChain-Chatchat ，我尝试了私有化部署 ，遵循仓库内的 readme 和 INSTALL.md 。过程中遇到了一些小问题，如缺少某些库 ，导致一键启动脚本启动的服务无法通过服务器IP外部访问。
chartgpt的k8s事件,为啥会影响dns
1 、ChatGPT的K8s事件中 ，DNS受到影响的原因主要是由于K8s控制面故障导致的连锁反应 。具体原因如下：K8s控制面负载过重：在OpenAI部署新的遥测服务时，意外地导致Kubernetes控制平面的负载急剧增加 。控制平面是Kubernetes集群的核心组件 ，负责管理和协调集群中的各个节点和容器。
微信怎么安装deepseek
接入步骤如下：打开DeepSeek应用：在设备上找到并启动DeepSeek应用程序。进入设置页面：在应用主界面 ，通过点击右上角个人头像或类似图标进入设置入口 。绑定社交账号：在设置页面找到“社交账号绑定”选项，点击进入后选择微信图标 。授权登录：系统跳转至微信登录页面，输入账号密码完成授权；若设备已登录微信 ，直接点击“允许 ”确认授权。
要在微信中安装并使用DeepSeek ，需要通过Docker部署chatgpt-on-wechat工具来接入DeepSeek服务 。具体来说，操作步骤可以分为以下四步：获取DeepSeek API Key：首先 ，需要去DeepSeek的开发者平台注册账号并创建一个API Key 。这个Key是接入DeepSeek服务的凭证。
通过公众号接入用户可在微信电脑端搜索并关注【留白记事】公众号（该公众号为DeepSeek官网推荐的集成库产品） 。关注后 ，点击公众号内的微信一键登录按钮，完成授权后即可直接使用DeepSeek服务 。此方法无需额外下载应用 ，适合快速接入场景。
微信接入DeepSeek需要通过微信小程序或公众号进行 。要在微信中接入DeepSeek ，你首先需要一个微信小程序或公众号 。然后，你可以通过调用DeepSeek提供的API ，将搜索功能集成到你的小程序或公众号中。这样 ，用户就可以直接在微信内使用DeepSeek的搜索功能了 。
如何在中国使用chatgbt
在中国使用ChatGPT的主要方法是借助国际网络工具或选择国内类似平台 。理解到网络限制是主要障碍后，这里分两种情况说明： 通过国际网络访问若需使用原版ChatGPT ，通常需要借助合规的国际网络工具。选择工具时需注意两点：优先考虑企业备案的服务商避免法律风险 ，同时使用过程中不要涉及敏感内容。
手机版：用户可以通过各大应用商店下载ChatGPT的应用程序，方便地在手机上使用 。这对于希望随时随地使用ChatGPT的用户来说非常方便 。电脑版：ChatGPT提供了网页版和桌面版。
ChatXMind：通过对话创建和修改思维导图 ChatNet：实现联网功能，可读取网页内容 此外 ，AI Plus（aiplus.com）和AI Wisland（aiwisland.com）提供了稳定且好用的GPT平台 。AI Plus已稳定运营超过一年 ，支持多种GPT模型在手机和电脑上使用 。
常见的支付方式包括信用卡、第三方支付平台等。在这种情况下，您可以使用符合相应支付平台要求的银行卡来完成支付 。例如 ，Visa卡、MasterCard等国际信用卡 ，或者国内银行发行的支持在线支付的储蓄卡等 。具体能用哪些银行卡，要看相关服务所对接的支付系统支持的范围。
特点：适用于多人使用或者分享给客户使用的场景 。步骤：获取程序源码：在Github上搜索ChatGPT-Next-Web并Fork到自己的仓库 。打开Vercel并新建项目 ，导入ChatGPT-Next-Web仓库。添加环境变量（如OPENAI_API_KEY 、CODE 、BASE_URL等 ，可选） 。
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