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文档简介

人工智能大语言模型应用教程模块8大模型Chat应用学习

目标

了解基于国产大语言模型ChatGLM3的Chat应用的场景；

理解大语言模型Chat应用的架构和原理；

会进行ChatGLM3模型的OpenAI兼容接口测试

会使用Streamlit开发应用程序；

理解Chat客户端与服务器端的交互原理和过程，会安装客户端运行环境；

能够基于大语言模型进行Chat应用开发、调试及部署；

培养分析解决问题能力，提高动手实践能力；

养成规范编写代码的习惯，培养代码调试能力。8.2大模型Chat应用设计目标开发环境原理学习实验步骤8.38.48.18.1设计目标之前已经学习了ChatGLM3模型的安装及简单应用，本章在此基础上，使用Streamlit开发一个简单的应用程序，提供对话Web界面，调用ChatGLM3项目的OpenAI兼容接口，实现一个Chat应用。设计目标8.2开发环境开发环境

硬件：服务器、推理卡（NVIDIA16G显存以上）

软件：Python、大语言模型ChatGLM3-6B、curl8.3原理学习系统功能概要0102030405理解问题流式处理打字效果答案生成多轮会话系统架构4.基础设施层3.大语言模型服务层2.应用服务层1.客户端浏览器层软件运行原理浏览器展现页面，调用OpenAI兼容接口获取生成内容Streamlit提供页面内容和页面调用OpenAI兼容接口的代理Streamlit调用大模型服务是在后台进行的，所以不存在页面服务端口与大模型服务端口不一致导致的跨域问题，但由于Streamlit页面的Javascript与后台服务之间要靠Websocket交互，如果使用Nginx等反向代理工具，则要考虑Websocket的流量转发特殊配置。大语言模型装载模型，提供API服务8.4实验步骤安装部署（1）下载ChatGLM3源码（2）建立python3.10虚拟环境（3）在ChatGLM3虚拟环境下安装依赖（4）PyTorch验证或重装1.ChatGLM3-6B运行环境安装2.下载ChatGLM3-6B模型文件安装部署（1）启动OpenAI兼容API服务（2）使用curl测试3.OpenAI兼容接口测试应用开发使用Streamlit开发一个简单的Chat应用，类似

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