chgpt离线搭建（离线安装ceph）

要在离线环境中搭建Ceph存储集群（也称为离线安装Ceph），您需要遵循以下步骤。由于您提到了“chgpt”，我假设您可能是在提及某种特定的环境或情境，但在此上下文中，我会专注于基本的离线安装过程。这些步骤可能会根据您的具体环境和需求有所不同。，，离线安装Ceph通常涉及以下几个关键步骤：，，### 1. 准备环境：，，确保您有所有必要的硬件和基础设施准备妥当，包括服务器、网络、存储设备等。确保每台服务器上的操作系统已经安装并配置好基础的网络设置。，，### 2. 下载Ceph软件包：，，由于您是在离线环境中操作，您需要先从在线环境下载所需的Ceph软件包（如Ceph的二进制文件或源代码包），并将其复制到离线环境中。确保下载所有必要的依赖包和版本。，，### 3. 安装依赖：，，在离线环境中安装所有必要的依赖包和库。这些依赖可能包括语言运行时环境（如python）、系统库和其他必要的软件包。确保您已经下载了所有必需的依赖项并将其安装在您的服务器上。，，### 4. 配置Ceph集群：，，在离线环境中配置Ceph集群的各个节点。这包括设置监控节点（MONs）、存储节点（OSD）等。您需要编辑配置文件并设置适当的参数，例如集群名称、节点间通信的IP地址等。确保所有节点之间的网络连接配置正确。，，### 5. 部署和启动Ceph服务：，，在每个节点上部署并启动Ceph服务。这包括启动监控节点和存储节点上的服务。确保所有服务都正常运行并可以相互通信。，，### 6. 创建存储池和存储卷：，，使用Ceph命令行工具或Ceph管理工具创建存储池和存储卷，以开始使用Ceph存储服务。您可以根据需要配置存储池的大小和性能参数等。，，### 注意事项：，，* 确保所有服务器上的时间同步，以避免时钟不同步导致的问题。，* 确保网络配置正确，以便集群节点之间可以正常通信。，* 在离线环境中安装时，可能需要手动解决依赖问题，确保所有依赖项都已正确安装。，* 根据您的具体需求和环境配置调整参数和设置。，，这些步骤是一个基本的概述，具体的安装过程可能会因您的具体环境和需求而有所不同。如果您遇到任何特定的问题或挑战，请提供更多详细信息以获得更具体的帮助。

一文教你基于Langchain和ChatGLM3搭建本地知识库问答

LangChain组件：通过Models、prompts、Indexes、Chains等组件实现大语言模型与外部数据的集成。实战案例：在ModelArts平台上，利用LangChain和ChatGLM3构建本地知识库问答系统，展示从代码运行到功能测试的全过程。

受GanymedeNil和AlexZhangji的启发，我们构建了一个全开源模型驱动的本地知识库问答系统，支持ChatGLM-6B和其他模型通过fastchat api接入，包括Vicuna、Alpaca、LLaMA、Koala、RWKV等。默认使用GanymedeNil/text2vec-large-Chinese作为嵌入，并使用ChatGLM-6B作为语言模型。

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。

本文介绍如何安装和使用LangChain-Chatchat，一个基于Langchain与ChatGLM等大语言模型的本地知识库问答应用。安装步骤分为三种方式：autoDL、docker和本地部署。本地部署虽然较为麻烦，但能提供更灵活的调试环境和深入了解项目运行机制的机会。

具体地，Langchain实现本地知识库问答的过程包括多个步骤。首先，通过阅读langchain-ChatGLM源码，我们可以了解其基本框架，这涉及到本地知识库的构建、文本嵌入的向量化存储、以及对用户输入的查询处理。通过流程图可视化，我们可以清晰地理解这一流程。

实操用Langchain,vLLM,FastAPI构建一个自托管的Qwen-7B-Chat

部署模型并使用FastAPI启动web服务，处理请求并生成LLM响应。API在端口5001上运行，确保离线推理过程已经完成，无需重复下载模型。借助Langchain增加知识库功能，通过FAiss库构建向量数据库，并利用embedding模型将知识转换为向量形式。导入知识后，将向量数据库集成到代码中，引导LLM考虑背景知识。

要实操构建一个自托管的微调模型LLama38B，利用unsloth、vLLM、FastAPI、Open WebUI，可以按照以下步骤进行： 选择合适的GPU 推荐配置：选择A100 80G PCIe实例，以确保在推理中获得更好的准确性和更高的吞吐量。

AutoGPT来了!手把手教你如何本地安装AutoGPT(建议收藏)

1、访问AutoGPT项目的GitHub地址。复制项目的git地址。打开命令提示符，使用git clone命令加上复制的地址，将AutoGPT代码下载到本地。推荐在D盘创建一个名为Auto GPT的文件夹进行操作，以避免路径问题。注册并获取Pinecone API Key：访问pinecone.io网站进行注册。

2、首先，你需要在你的设备上安装Git，进入百度搜索git for Windows，选择官方下载链接。接着，访问Python官网下载最新版本，并在安装时勾选添加到PATH，以便后续调用。接着，访问AutoGPT项目的GitHub地址（github.com/Significant-...），复制git地址。

3、运行环境准备（安装Git 和Python）这里我就不细说了，大家可以看一下我以前的文章 AutoGPT来了！手把手教你如何本地安装AutoGPT（建议收藏）下载Auto-GPT-Chinese项目 进入AutoGPT项目地址（git clone github.com/RealHossie/A...），点击绿色code，复制git安装地址。

4、Step1：在BIOS中开启UEFI模式，并关闭Legacy模式。如果您的计算机处于Legacy模式下，则必须切换到UEFI模式。您可以在BIOS设置中找到此设置。Step2：在Windows安装过程中启动UEFI模式。在手机上下载安装一个拇指玩手机客户端，然后打开拇指玩客户端即可安装GPK文件。

5、Auto-GPT 的使用示例包括自动完成语言任务，如查找 Linux 博客主题等。它具有详细的框架和工具，如 Git、Python 等，以支持其操作。在本教程中，将指导您如何在本地计算机上安装 Auto-GPT，以及如何使用它。

ChatGLM2-6B本地部署

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。

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。

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）。

在部署ChatGLM2-6B模型之前，请确保满足以下前置条件：在执行项目安装之前，你需要安装以下各项：Anaconda、git、Conda、git-lfs、cuda、cudnn、pycharm以及TDMGCC。

部署chatglm2-6b到V100上，需遵循以下步骤，以确保系统兼容性和优化性能。首先，确保您的系统支持CUDA 17或更高版本，因为chatglm2-6b支持CUDA 16，但与PyTorch 0不兼容。当前，推荐使用CUDA 17，以获得最佳性能。