企业官网建设流程全解析

游戏交易网站怎么做,直播软件哪个好,wordpress 回车,培训方案模板基础环境准备 本人使用的是Windows10专业版22H2版本#xff0c;已经安装了Python3.10#xff0c;CUDA11.8版本#xff0c;miniconda3。 硬件采用联想R9000P#xff0c;AMD R7 5800H#xff0c;16G内存#xff0c;RTX3060 6G。 安装依赖 # 使用conda安装激活环境 conda…基础环境准备本人使用的是Windows10专业版22H2版本已经安装了Python3.10CUDA11.8版本miniconda3。硬件采用联想R9000PAMD R7 5800H16G内存RTX3060 6G。安装依赖# 使用conda安装激活环境 conda create -n Langchain-Chatchat python3.10 conda activate Langchain-Chatchat # 拉取仓库 git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git # 进入目录 cd Langchain-Chatchat # 安装全部依赖 pip install -r requirements.txt默认依赖包括基本运行环境FAISS向量库。如果要使用 milvus/pg_vector 等向量库请将 requirements.txt 中相应依赖取消注释再安装。此项目分为LLM服务API服务和WebUI服务可单独根据运行需求安装依赖包。如果只需运行 LLM服务和API服务可执行pip install -r requirements_api.txt如果只需运行 WebUI服务可执行pip install -r requirements_webui.txt注使用langchain.document_loaders.UnstructuredFileLoader进行.docx等格式非结构化文件接入时可能需要依据文档进行其他依赖包的安装请参考 langchain 文档。下载模型Langchain-Chatchat支持的开源 LLM 与 Embedding 模型如果使用在线LLM服务如OpenAI的API则请直接查看下一节。如果需要本地或离线LLM服务则需要下载模型通常开源 LLM 与 Embedding 模型可以从 HuggingFace 下载。因为我的显卡为RTX3060只有6G的显存所以我使用的 LLM 模型 THUDM/chatglm2-6b-int4 与 Embedding 模型 moka-ai/m3e-base。下载模型需要先安装Git LFS然后运行git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4 git clone https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base如果你的网络不好下载很慢chatglm2-6b相关模型推荐以下的方式1.仅从Huggingface上下载模型实现不下载LFS模型文件# 只获取仓库本身而不获取任何 LFS 对象 GIT_LFS_SKIP_SMUDGE1 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int42.从清华云盘下载模型参数文件放到本地chatglm2-6b仓库下修改配置项修改模型相关参数配置文件复制一份模型相关参数配置模板文件 configs/model_config.py.example并重命名为 model_config.py修改本地LLM模型存储路径。如果使用本地LLM模型请确认已下载至本地的 LLM 模型本地存储路径写在 llm_model_dict 对应模型的 local_model_path 属性中如:llm_model_dict{ chatglm2-6b-int4: { local_model_path: D:\Langchain-Chatchat\chatglm2-6b-int4, # THUDM/chatglm2-6b-int4, api_base_url: http://localhost:8888/v1, # URL需要与运行fastchat服务端的server_config.FSCHAT_OPENAI_API一致 api_key: EMPTY }, }默认模板中没有提供llm_model_dict中没有chatglm2-6b-int4模型需要自己添加。修改在线LLM服务接口相关参数如果使用在线LLM服务类OpenAi的API需在llm_model_dict的gpt-3.5-turbo模型修改对应的API地址和环境变量中的KEY或新增对应的模型对象。llm_model_dict{ gpt-3.5-turbo: { local_model_path: gpt-3.5-turbo, api_base_url: https://api.openai.com/v1, api_key: os.environ.get(OPENAI_API_KEY) }, }修改使用的LLM模型名称根据上述新增或修改的模型名称修改LLM_MODEL为使用的模型名称# LLM 名称 LLM_MODEL chatglm2-6b-int4修改embedding模型存储路径请确认已下载至本地的 Embedding 模型本地存储路径写在 embedding_model_dict 对应模型属性中如:embedding_model_dict { m3e-base: D:\Langchain-Chatchat\m3e-base, }其他修改项可根据配置文件中的注释自行进行修改。修改服务相关参数配置文件复制服务相关参数配置模板文件 configs/server_config.py.example并重命名为 server_config.py。修改服务绑定的IP和端口根据实际情况修改DEFAULT_BIND_HOST属性改为需要绑定的服务IP# 各服务器默认绑定host DEFAULT_BIND_HOST 10.0.21.161知识库初始化如果您是第一次运行本项目知识库尚未建立或者配置文件中的知识库类型、Embedding模型发生变化需要以下命令初始化或重建知识库python init_database.py --recreate-vs启动服务启用LLM服务如果启动在线的API服务如 OPENAI 的 API 接口则无需启动 LLM 服务如需使用开源模型进行本地部署需首先启动 LLM 服务参照项目部署手册LLM服务启动方式有三种我们只选择其中之一即可这里采用的是基于多进程脚本 llm_api.py 启动 LLM 服务在项目根目录下执行 server/llm_api.py 脚本启动 LLM 模型服务python server/llm_api.py启用API服务执行server/api.py 脚本启动 API 服务python server/api.py启动 API 服务后可访问 localhost:7861 或 {API 所在服务器 IP}:7861 FastAPI 自动生成的 docs 进行接口查看与测试。启用webui服务启动 API 服务后执行 webui.py 启动 Web UI 服务默认使用端口 8501streamlit run webui.py使用 Langchain-Chatchat 主题色启动 Web UI 服务默认使用端口 8501streamlit run webui.py --theme.base light --theme.primaryColor #165dff --theme.secondaryBackgroundColor #f5f5f5 --theme.textColor #000000或使用以下命令指定启动 Web UI 服务并指定端口号streamlit run webui.py --server.port 666启动成功进行访问想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”