chgpt网站部署？ 网站部署工具？

手把手教你搭建QQ机器人

1、步骤一：前期准备 确保您有一个QQ小号用于机器人的登录，以降低封号风险。 准备一个可以运行java环境的电脑或服务器，因为chatgptmiraiqqbot是基于JAVA开发的。步骤二：安装与配置 下载ChatGPTmiraiqqbot的早期稳定版本，以避免新版可能存在的bug。 按照提示输入用于机器人的QQ号。

2、点击“+”号，选择“创建服务器”，亲自创建一个属于自己的服务器。将机器人添加到自己的频道 在Midjourney社区中，点击右上角成员名单，在右上角搜索框输入“midjourney bot”。找到Midjourney Bot的头像后，左键单击，选择将其添加至你的服务器。

3、利用社交网络：通过个人社交网络，如微信、QQ等，向朋友、同学、前同事等寻求介绍和推荐。搭建同行渠道：同行甩单：与同行建立良好的合作关系，互相推荐客户，实现资源共享。参加行业交流会：通过参加行业内的交流会、研讨会等，结识更多同行，拓宽合作渠道。

通过NextChat(CHATGPT-next-web)低成本给自己或客户部署gpt程序

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

6、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。

如何在本地部署大型语言模型:常用工具总结和推荐

1、对于性能爱好者：推荐llama.cpp和llamafile，这些工具提供了优化的执行，尤其是在GPU支持下，适合对性能有较高要求的用户。对于精通终端的用户：推荐Ollama，它提供了基于终端的访问和简化的模型管理。

2、安装Ollama框架Ollama是支持本地运行大型语言模型的开源工具，兼容Linux、MacOS和windows系统。 linux系统部署 一键安装：终端输入curl -fSSL https：//ollama.COM/install.sh | sh。权限配置：将用户加入ollama组（sudo usermod -aG ollama $USER），刷新用户组（newgrp ollama）。

3、运行模型：./ollama run llama2。REST API：Ollama提供REST API用于运行和管理模型。生成响应对话：使用curl命令发送请求到http：//localhost：11434/api/generate。聊天对话：发送请求到http：//localhost：11434/api/chat，支持多轮对话。

4、下载嵌入模型访问Ollama官网：首先，打开Ollama官网，这是大模型管理工具的主要平台。查找嵌入模型：在官网中，点击“Models”-“Embeddings”，查看可下载的嵌入模型列表。选择并下载模型：这里我们选择“nomic-embed-text”模型（较小，不到300MB）。

5、针对特定编程语言优化的工具类 llama.cpp、koboldcpp、powerInfer、hatglm.cpp、qwen.cpp：简介：这些工具平台针对C或C++等特定编程语言进行了优化。特点：提高了模型在特定编程语言环境下的性能，提供了更好的性能和更深的系统集成能力。综上所述，本地部署大模型工具平台种类繁多，各具特色。

常用的ChatAI平台和使用介绍

1、常用的ChatAI平台和使用介绍 在人工智能领域，ChatAI平台以其强大的自然语言处理能力和广泛的应用场景，逐渐成为了人们关注的焦点。以下将介绍几个知名的ChatAI平台，包括ChatGPT、New bing、Give Me Prompt、ZelinAI以及文心一言，并从收费情况、性能（准确度）、使用体验、功能是否丰富等维度进行对比。

2、ChatAI虚拟女友不仅是一款聊天软件，更是一款娱乐工具。用户可以与虚拟伴侣进行各种有趣的互动，如讲故事、玩游戏等，享受娱乐带来的乐趣。使用注意事项 合理使用：请注意合理使用软件，避免过度依赖虚拟伴侣而影响现实生活。保护隐私：在与虚拟伴侣互动时，请注意保护个人隐私，避免泄露敏感信息。

3、通过“聪明灵犀”AI聊天 网址：congminglingxi.com/aigongju/简介：这是一个提供AI绘画服务的在线平台，同时拥有AI写作、对话和绘画等多种功能。支持电脑、移动设备以及网页端使用，在线版无需安装，注册登录后即可直接使用。界面设计简洁直观，操作简便。目前该平台的AI聊天功能免费使用。

4、在Chatai首页点击“注册”按钮。输入用户名、密码及其它必要信息。通过邮箱验证完成注册，并建议绑定手机和微信账号以便更便捷地使用。添加好友：点击菜单中的“添加好友”按钮。可以直接搜索用户的用户名，或使用二维码添加联系人。创建聊天室：在主界面左下方找到“创建聊天室”选项。

5、钉钉：在钉钉中可以添加chatai为机器人，然后向其发送消息。QQ：在QQ中可以添加chatai为好友，然后与其进行对话。知识星球：在知识星球中可以关注chatai的知识星球账号，然后向其提出问题和查找答案。

6、Chatalls是一款创新的AI聊天机器人集合软件，它能够将多达50种不同的AI机器人聚合在一起，为用户提供一站式的问题解答服务。以下是关于Chatalls的详细介绍：平台概述 Chatalls基于大型语言模型（LLMs）构建，旨在通过聚合多种AI机器人的能力，为用户提供更加全面、准确的

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、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。

3、langchainchatglm的部署方法主要包括以下几种：本地ChatGPT部署：这种方法允许你在本地机器上运行ChatGLM模型，适用于对数据隐私和安全性有较高要求的场景。需要具备一定的技术能力和资源，包括安装必要的软件和库，以及配置模型所需的计算资源。命令行部署：通过命令行界面进行部署，适合熟悉命令行操作的用户。

4、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。

部署oneapi集成chatglm3的api服务,同时基于chatweb-next调通

1、使用api_Server.py脚本部署API时，确保api_server.py和utils.py脚本位于同一目录下。修改本地模型路径MODELPATH = os.environ.get（MODELPATH， D：\LLM-gpu\chatglm3-6b）为自己的路径。最后，执行python api_server.py命令部署API，并通过测试脚本验证服务是否正常运行。