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本地部署ChatGPT的原理，TCPTrace

在人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一个重要的研究方向。生成式对话模型成为NLP领域的热门，其中ChatGPT是一种基于生成式模型的对话系统。本文将介绍怎样在本地部署ChatGPT，并介绍其背后的TCPTrace原理。

ChatGPT是一个基于深度学习的生成式对话模型，它是由OpenAI开发的。该模型在大范围文本语料库上进行预训练，并通过量轮的对话生成任务进行微调，可以用于多轮对话的生成式任务。由于ChatGPT在云平台上部署时会触及数据的隐私和安全性问题，因此本地部署成了一个重要的需求。

本地部署ChatGPT的原理是将模型和相关的依赖项下载到本地，使得模型可以在本地进行实时对话生成。需要下载ChatGPT的预训练模型和计算图（graph），这些可以在OpenAI的官方网站上取得。需要选择一个合适本地部署的机器学习框架，如TensorFlow或PyTorch，并加载预训练模型和计算图。通过这样的方式，我们可以在本地环境中生成对话。

为了实现对话的实时生成，我们可使用TCPTrace技术。TCPTrace是一种基于TCP（传输控制协议）的通讯协议，可以用于在客户端和服务器之间进行实时对话。在本地部署ChatGPT时，我们可以将ChatGPT作为服务器，并使用TCPTrace在客户端和服务器之间建立通讯。

TCPTrace的工作原理是在客户端和服务器之间建立一个TCP连接，并通过该连接传输对话相关的数据。客户端可以发送问题或对话开始的信号给服务器，服务器将接收到的问题或对话输入到ChatGPT模型，然后生成对应的回复。服务器将回复发送给客户端，客户端再将回复展现给用户。通过这类方式，我们可以实现在本地环境中与ChatGPT进行实时的对话。

TCPTrace的优点是实时性高、稳定性好，并且可以灵活地与区别的机器学习框架和对话模型进行集成。它可以用于构建各种类型的对话系统，如聊天机器人、客服系统等。由于TCPTrace基于TCP协议，数据的传输是可靠的，可以保证对话的完全性和准确性。

本地部署ChatGPT的原理是将预训练模型和计算图下载到本地，并使用合适本地环境的机器学习框架加载模型。通过TCPTrace技术，我们可以在本地环境中实现与ChatGPT的实时对话。这类部署方式能够解决数据隐私和安全性问题，并且可以灵活地与区别的对话模型进行集成。随着对话系统的发展，本地部署将成为一个重要的研究和利用方向。

本地部署chatgpt的原理，TCPTRACE

可以在本地部署。

1. Chatglm130b是一种语言模型预训练算法，因此可以在本地进行模型训练和部署。

2. 将Chatglm130b部署在本地可以支持实时预测，而且在保证数据私密性的还可以提高计算速度，并减少对网络的依赖。

可以。

ChatGLM⑹B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM)架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 ChatGLM⑹B 使用了和 ChatGPT 类似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM⑹B 已能生成相当符合人类偏好的回答，更多信息请参考我们的博客。

为了方便下游开发者针对自己的利用场景定制模型，我们同时实现了基于 P-Tuning v2 的高效参数微调方法 (使用指南) ，INT4 量化级别下最低只需 7GB 显存便可启动微调。

由于 ChatGLM⑹B 的范围较小，目前已知其具有相当多的局限性，如事实性/数学逻辑毛病，可能生成有害/有偏见内容，较弱的上下文能力，自我认知混乱，和对英文唆使生成与中文唆使完全矛盾的内容。请大家在使用前了解这些问题，以避免产生误解。更大的基于 1300 亿参数 GLM⑴30B 的 ChatGLM 正在内测开发中。

你好！chatglm130b能在本地部署。

chatglm130b是一个开源项目，可以在GitHub上下载源代码并在本地部署。需要安装必要的依赖项，并根据个人需求进行配置。但本地部署可能需要更多的技术知识和经验。

GITLAB自动部署

扩大参考：Jenkins+Gitlab通过脚本自动部署回滚web项目至集群 1）:Gitlab服务器：ubuntu 192.168.152.131 ---参考搭建：Linux安装gitlab，docker安装gitlab教程 2）:Jenkins服务器：ubunu 192.168.152.130 ---参考搭建：linux安装Jenkins，或docker安装Jenkins教程 在服务器上生成ssh-keygen，用于配置web服务器和Gitlab服务器。 3）:web服务器：centos 192.168.152.150 ---已搭建好LNMP环境 4）:开发者电脑：Windows+key密钥 （用于提交代码） 1：在gitlab创建项目Test Project 2.1）： 配置一个开发者电脑的ssh公钥到gitlab 配置一个开发者电脑的ssh公钥到gitlab，这样才能摹拟开发上传代码到gitlab。 windows生成key进程及git安装，可参考：Windows下git和github的使用图文详细教程_the丶only的博客-CSDN博客_github win 在windows测试clone，和提交代码。 注：最新版git 已将默许分支master改成main了。所以看到main，而不是master不要太奇怪 测试成功，在gitlab也显示有index.html文件。 2.2）： 配置jenkins公钥到gitlab 同理，一样需要jenkins公钥，由于jenkins也需要拉去gitlab的代码。 在 jenkins服务器 上查看公钥并复制添加到gitlab，并命名为jekins。 1：插件管理，安装插件 jenkins本身没甚么功能，主要是依托插件来实现各种强大的功能。 基本需要添加的插件：Gitlab Hook、Build Authorization Token Root、Publish Over SSH、Gitlab Authentication、Gitlab、Git Parameter 可以在 Manage Jenkins >> Manage Plugins 查看管理插件。在Available 选项搜索安装插件便可。 安装完成后，重启Jenkins。 2：添加需要部署的web主机 在 Manage Jenkins >> Configure System 中往下翻，找到 Publish over SSH 选项，点击add ssh server。 在Jenkins服务器上，查看私钥，注，是私钥，不是公钥。 将私钥填写在key位置，还有添加web服务器相关信息。 注：如果测试报错以下 Failed to connect or change directoryjenkins.plugins.publish_over.BapPublisherException: Failed to add SSH key. Message [invalid privatekey: [B@2e54414f] 是由于默许用ssh-keygen命令，默许生成了OPENSSH 格式密钥。而Jenkins暂时不支持这类私钥，私钥开头结尾以下： 需要生成rsa密钥格式的。用开头说的ssh-keygen加其他参数生成便可。 私钥开头结尾以下： 再次测试，显示success，则成功。然后点击save保存便可。 3：构建任务项目 首页创建任务或一个项目 命名为web-project，选择为freestyle project 自由项目。然后ok确认。 3.1）：源码管理 Source Code Management 选择源码管理，添加gitlab的项目clone地址。 注：最后路径选择分支，我gitlab主分支名字为main,如果是master，则写master，或合并的其他分支。 在add添加用户 添加完成后，选择git用户，这时候没有红色提示，说明已成功连接 3.2）：构建触发器 Build Triggers 现在Build Triggers，勾选build when....，其他默许，并记下链接 http://192.168.152.130:8080/project/web-project 点击高级 advance 选项。 勾选filter branches regex选择，填写分支，生产token。其他默许 3.3）：构建 Build 选择Build 选项。选择ssh 添加web服务器 添加终了，最后save保存。 1：添加钩子webhooks. 选择自己的项目Test Project，在设置setting里，选择钩子webhooks. 填写刚才记下的http://192.168.152.130:8080/project/web-project和token值。 最后Add webhook完成： 2：如添加失败，报错，更改Network 注：如填写失败提示Url is blocked: Requests to the local network are not allowed 还需更改Network选项。 3：测试钩子 添加完成后，下面会出现钩子选择。点击test中的，push event。 出现successful，即添加成功。 在Jenkins也能够看到刚才的测试时间信息。 在开发电脑上测试提交，我这里为Windows电脑测试。 打开Git Bash，输入以下命令： 提交成功，回到Jenkins，查看会不会构建成功： 绿色显示构建成功，无毛病显示。回到gitlab查看项目。 时间显示刚才也提交成功，无毛病。最后在浏览器输入web地址测试，本人配置了web访问端口8082。所以输入IP加端口访问。 内容也已自动更新成功。 完结撒花！！！

TCPTRACE

网络协议分层:链路层：有时也称作链路层或网络接口层，通常包括操作系统中的装备驱动程序和计算机中对应的网络接口卡。他们一起处理与电缆的物理接口细节。网络层：有时也称为互联网层，处理分组在网络中的活动，例如分组的选路。在TCP/IP协议簇中，网络层协议包括IP协议，ICMP协议（Internet互联网控制报文协议）、和IGMP协议（Internet组管理协议）（ps:分片是在网络成上产生的。）传输层：主要为了两台主机上的利用程序提供端到真个通讯。在TCP/IP协议簇中，有两个互不想通的传输协议，TCP(传输控制协议)UDP（用户数据协议）TCP为两台主机提供高可靠性的数据通讯。它所做的工作包括把利用程序交给他的数据分成适合的大小块交给下面的网络层，确认接收到的分组，设置发送最后确认分组的超时时钟等。由于传输层提供了高可靠性的端到真个通讯，因此利用层可以疏忽所有的这些细节。UDP它只是把称作数据的分组从一个主机发送到另外一个主机，但其实不保证该数据报能到达另外一端。任何一定要的可靠性一定要由利用层来提供。（这一层也出出现分片的现象，正是传输层的分片使得网络层尽量不出现分片的现象分片分段关系）利用层：负责处理特定的利用程序细节。例如telnet 远程登录；FTP文件传输协议；SMTP简单邮件传输协议；SNMP简单网络管理协议。简而言之：链路层是i处理以太网帧和物理传输媒介的关系；网络层处理上层数据的分组；传输层提供端到真个通讯，提供用户使用哪一种协议。在TCP/IP协议簇中，网络层IP提供的是一种不可靠的服务。也就是说，它只是尽量快的把分组从源节点送到目的节点，但是其实不提供任何可靠性保证。另外一方面，TCP在不可靠的IP层上提供了一个可靠的传输层，为了提供这类可靠的服务，TCP采取了超时重传、发送和接收真个确认分组等机制。传输层和网络层分别负责区别的功能。ICMP是IP协议的附属协议。IP层用它来与其他主机或路由器交换毛病报文和其他重要信息。主要被IP使用，但也有直接使用此协议的，例如Ping和tracerouteIGMP是Internet组管理协议。它用来把一个UDP数据报多播到多个主机上。当利用程序用TCP传送数据时，数据被送入协议栈中，然后逐一通过每层直到被当作一串比特流送入网络。其中每层对收到的数据都要增加一些首部信息（有时还要增加尾部信息）。TCP传给IP的数据单元称作TCP报文段或简称TCP段（TCP segment）。IP传给网络接口层的数据单元称作IP数据报（IP datagram）。通过以太网传输的比特流称作帧（Frame）.以太网数据帧的物理特性是其长度一定要在46~1500字节之间。（这个数字是以太网帧的负载。不包括以太网栈的首位长度、间隙等）IP和网络接口层之间传送的数据单元应当是分组（packet）.分组既可以是一个IP数据报，也能够是IP数据报的一个片（fragment）由于TCP、UDP、ICMP和IGMP都要想IP传送数据，因此IP一定要在生成的IP首部中加入某种标志，以表明数据属于那一层。IP在首部中存入一个长度为8bit的数值，称为协议域。1表示ICMP协议，2表示IGMP协议，6表示为TCP协议，17为UDP协议。telnet的TCP端口号为：23tftp的端口号为：69以太网、令牌环网、点对点的链接和FDDI这些都是区别类型的物理网络。网线、集线器 -----工作在物理层网桥、网卡、交换机-----工作在数据链路层路由器-----工作在网络层从协议分层模型方面来说，TCP/IP由四个层次组成：数据链路层、网络层、传输层、利用层

甚么是ChatGPT

ChatGPT是一种基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型的聊天机器人，能够回答用户提出的问题和进行对话。它是由OpenAI开发的人工智能产品，具有自然语言处理和深度学习技术。

热部署原理

如果引入依赖以后pom文件报红 页面展现 在pom文件中注释掉关于devTools的依赖，启动项目查看控制台打印信息,发现是通过jdk的AppClassLoader加载器加载的文件 在pom文件中引入关于devTools的依赖，启动项目查看控制台打印信息,发现DispatcherServlet类（第三方jar包中的类）的加载方式没有变化,或者AppClassLoader加载器而自定义类Devtools 的加载器变成了RestartClassLoader热部署方式 验证了上述理论：不变的资源（第三方jar包钟的资源）以base-classloader方式加载 加载一次以后不会动态监听加载自己开发的资源（类）以restartClassloader方式动态监听加载 默许情况下，改变资源//META-INF/maven ， /META-INF/resources ， /resources ， /static ， /public ，或/templates 不触发重新启动，但确会触发现场重装。也能够自定义排他资源：仅排除/static ， /public 您将设置以下属性：

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