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本地部署的智能文档机器人LocalGPT

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简介：
LocalGPT是一款专为个人及企业设计的本地化智能文档处理工具，它能够在不依赖云端的情况下高效管理、搜索和生成各种文档内容，保障数据安全与隐私。 localGPT是一款允许用户在本地设备上使用GPT模型与文档聊天的软件，无需将数据发送到云端。这样可以确保用户完全控制自己的数据，并且不会因为云服务而使数据被泄露或滥用。 此应用程序不依赖于互联网连接进行操作，所有的处理都在用户的设备上完成，不需要任何服务器通信。此外，localGPT支持多种语言，包括但不限于英语、中文、法语和德语等。同时它还能够处理各种文档格式如txt, md, py, pdf, csv, xls, xlsx以及doc/docx文件。

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  • 本地部署的智能文档机器人LocalGPT
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    LocalGPT是一款专为个人及企业设计的本地化智能文档处理工具，它能够在不依赖云端的情况下高效管理、搜索和生成各种文档内容，保障数据安全与隐私。 localGPT是一款允许用户在本地设备上使用GPT模型与文档聊天的软件，无需将数据发送到云端。这样可以确保用户完全控制自己的数据，并且不会因为云服务而使数据被泄露或滥用。 此应用程序不依赖于互联网连接进行操作，所有的处理都在用户的设备上完成，不需要任何服务器通信。此外，localGPT支持多种语言，包括但不限于英语、中文、法语和德语等。同时它还能够处理各种文档格式如txt, md, py, pdf, csv, xls, xlsx以及doc/docx文件。
     
  • 本地部署的AI聊天机器人ChatGLM3
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    ChatGLM3是一款强大的本地部署AI聊天机器人，它基于先进的自然语言处理技术，为用户提供安全、私密且高效的对话体验。 保姆级一步步将智谱AI部署到本地的指南适用于需要在本地独立运行AI模型的人群。 ### ChatGLM3 介绍与本地部署指南 #### 一、ChatGLM3 介绍 ChatGLM3 是由智谱 AI 和清华大学 KEG 实验室联合发布的一款对话预训练模型。该系列中的开源版本 ChatGLM3-6B 继承了前两代模型的优点，并进一步提升了其性能和功能。相较于之前的版本，ChatGLM3-6B 主要有以下几个方面的改进： 1. **更强大的基础模型**：ChatGLM3-6B 的基础模型在训练过程中采用了更加多样化的数据集、增加了更多的训练步数，并优化了训练策略。这使得 ChatGLM3-6B 在处理语义理解、数学计算、逻辑推理、代码编写以及知识问答等多种类型的任务时表现得更为出色，在同类模型中处于领先地位。 2. **更完整的功能支持**：ChatGLM3-6B 除了支持基本的多轮对话外，还新增了对工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）以及 Agent 任务的支持。这些扩展功能极大地提高了模型的应用范围和实用性。 3. **更全面的开源序列**：除了 ChatGLM3 对话模型本身外，还开源了基础模型和长文本对话模型，这意味着开发者可以根据自己的需求选择不同的模型进行定制化开发。 #### 二、硬件要求 为了顺利部署 ChatGLM3-6B，建议具备以下硬件条件： - 至少配备 NVIDIA RTX 2080Ti 或更高性能的显卡； - CPU 主频不低于 3GHz，内存不低于 16GB； - 硬盘空间至少预留50GB用于存储模型及相关文件。 #### 三、部署步骤 下面是将 ChatGLM3 部署到本地的具体步骤： 1. **安装 Git** - 安装 Git 可以方便地从 GitHub 上拉取项目代码。下载并安装最新版本的 Git。 2. **安装 Miniconda3** - Miniconda3 是一个轻量级且包含 Python 和 Conda 的发行版，非常适合用来创建隔离的 Python 环境。 - 访问官方网站下载并安装最新版本。 3. **下载模型** - 从智谱 AI 提供的链接获取 ChatGLM3-6B 的模型文件。注意检查文件完整性。 4. **下载仓库中的程序** - 使用 Git 将 ChatGLM3-6B 源代码库克隆到本地计算机上。 5. **使用 Conda 创建虚拟环境** - 在命令行中使用 Conda 命令创建一个新的虚拟环境，并激活该环境。 6. **安装程序依赖包** - 根据项目文档的要求，使用 pip 或 conda 安装所有必要的依赖包。 7. **运行程序** - 根据文档指引启动 ChatGLM3-6B 服务。确保所有配置正确无误。 8. **低配版运行程序** - 如果硬件资源有限，可以考虑以下两种方法来降低运行成本： - 使用模型量化技术减少内存占用； - 尝试仅使用 CPU 来运行 ChatGLM3-6B。 #### 总结 通过上述步骤，用户可以将 ChatGLM3 成功部署到本地环境中。ChatGLM 不仅在性能上有所提升，而且在功能支持方面也更加丰富。无论是对于需要本地独立部署 AI 模型的专业人士，还是对于希望探索先进对话技术的研究人员来说，都是一个非常有价值的选择。随着模型开源社区的不断壮大和完善，未来 ChatGLM 还有望带来更多的创新和应用。
     
  • DeepSeek本地部署方案（API+本地化部署）
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    DeepSeek本地部署方案提供了一种灵活的方式来集成和使用AI服务。通过结合API接口与本地化部署，用户可以在保障数据安全的同时，享受高效、稳定的深度学习模型应用体验。 智能问答助手项目：快速部署指南 本项目是一个基于Streamlit的智能问答助手，支持多种大语言模型（LLM）的集成，包括OpenAI、Ollama和DeepSeek等。用户可以通过简单的配置快速部署自己的AI助手，并且支持流式对话、多模型切换以及对话历史管理等功能。项目的源码和配置文件已打包为压缩包，解压后即可使用。详细的部署信息请查看deploy.md文件。 项目亮点 - 多模型支持：集成OpenAI、Ollama、DeepSeek等多个主流大语言模型，用户可以根据需求灵活选择。 - 流式对话：提供实时流式响应功能，提升对话交互体验。 - 一键清空对话：方便的聊天记录管理工具，可以快速清除历史对话内容。 - 开箱即用：所有依赖项和配置文件均已打包好，在解压后即可立即使用项目。 - 跨平台支持：适用于Windows、Linux以及macOS操作系统。
     
  • DeepSeek本地部署详解-DeepSeek本地部署指南
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    本指南详细介绍了如何在本地环境中部署DeepSeek系统，涵盖安装步骤、配置参数及常见问题解答，助您快速上手。 Windows下进行DeepSeek的本地部署。 在本地环境中部署DeepSeek。 对DeepSeek进行本地部署配置。 实现DeepSeek在本地环境中的安装与运行。 完成DeepSeek于本机上的搭建工作。 进行DeepSeek的本地化部署操作。
     
  • 斗地主人工智能，斗地主机器人
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    斗地主人工智能是一款先进的游戏辅助程序，能够模拟人类玩家进行高水平的游戏对决。它采用复杂算法和机器学习技术，使机器人具备分析牌局、预测对手策略及快速决策的能力，为用户提供智能挑战体验。 我已经实现了一个斗地主AI算法，并且测试了一些逻辑接口。程序使用MFC开发了单机版的斗地主游戏，效果不错。
     
  • 家用智能扫地机器人
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    家用智能扫地机器人的设计旨在为现代家庭提供高效便捷的清洁解决方案。它具备自动导航、多区域清扫及语音控制等功能，能够轻松应对各种地面环境，让用户享受更加干净整洁的生活空间。 寝室扫地机器人技术的研究与设计旨在通过科技改善学生的日常生活体验。本段落详细介绍了该设备的驱动系统、感知系统、清扫系统、控制系统以及校正系统的功能和技术特点。 在硬件方面，采用STM32F103ZET6作为微控制器，并结合超声波模块、红外传感器、MPU6050传感器和光电编码器来获取位置信息并指导下一步操作。考虑到学生寝室环境的固定性，扫地机器人采取了固定的清扫模式。 通过闭环控制系统的设计，使扫地车能够尽可能直线行驶，提高清洁效率与覆盖率。利用光电编码器和直流电机的速度控制技术实现任意角度转弯，并记录小车在直线行驶时的距离信息。超声波传感器安装于前方位置用于检测墙壁及障碍物距离；红外传感器则用来识别并避免碰撞。 通过预先设定的避障反应动作，扫地机器人能够有效避开障碍物继续执行清扫任务。鉴于寝室环境相对固定的特点，这款扫地机器人的应用前景十分广阔。
     
  • （本地部署）DeepSeek本地部署指南 2025-2-18.pdf
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    本指南提供详细的步骤和建议，帮助用户在本地环境中成功部署DeepSeek系统。涵盖安装、配置及运行维护等内容，适合技术爱好者与专业开发者参考使用。发布日期为2025年2月18日。 DeepSeek本地部署指南 2025-2-18 该文档提供了关于如何在本地环境中部署DeepSeek的详细步骤和指导。请根据文档中的指示进行操作以确保顺利安装和配置。
     
  • ChatGPT智能AI机器人微信小程序源码及部署指南
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    本项目提供ChatGPT风格的智能AI机器人微信小程序源代码，并附带详细的部署指南，助力开发者轻松构建和运行强大的对话系统。 最近ChatGPT这款智能AI聊天工具突然爆火了。它是由OpenAI开发的一款专门用于对话的人工智能聊天机器人原型。该聊天机器人是一种大型语言模型，采用了监督学习和强化学习技术进行训练。ChatGPT于2022年11月推出，尽管其回答事实的准确性受到一些批评，但因其详细且清晰的回答而受到了关注。这款程序在GPT-3.5的基础上进行了微调和升级，并使用了监督学习和强化学习的技术。它的相关模型是通过OpenAI与微软合作，在Azure超级计算基础设施上进行训练得到的。ChatGPT的训练数据包括手册页、互联网现象以及编程语言的知识，例如公告板系统和Python编程语言。 今天给大家介绍一个小程序版本的应用程序，该应用包含前后端安装步骤且相对简单。请注意：API需要用户自行注册获取。
     
  • 智能送餐机器人的全部代码
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    《智能送餐机器人的全部代码》是一份详尽的编程指南，涵盖机器人设计、路径规划及用户交互等模块，适合开发者深入研究与实践。 智能送餐机器人全部代码。