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任务型聊天机器人：:robot:利用PyTorch构建（兼容私有及Docker部署）

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简介：
本项目介绍如何使用PyTorch开发一个任务导向型聊天机器人，并探讨其在私有环境和Docker容器中的部署方法。:robot: 聊天机器人 :robot: 基于PyTorch的任务型聊天机器人的介绍如下： 1. 简介 常见的聊天机器人分为两种类型：闲聊型（open domain）和任务型(task oriented)。后者主要用于智能客服，旨在解决用户的明确需求。上图展示了针对任务的聊天机器人的一般流程，该项目目前实现了第一部分的NLU功能，包括槽位填充(Slot Filling) 和意图识别(Intent Prediction )。 2. 演示 :warning: 演示中仅包含我编写的几十条训练样本（位于back/data/train.json 文件内），内容主要涉及我家的锅贴。这些数据只展示了该项目的部分功能。 3. 运行 新增了一个基于PyTorch的数据生成工具，可以方便地创建新的数据集。 3.1 直接运行#

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  • 任务型聊天机器人：:robot:利用PyTorch构建（兼容私有及Docker部署）
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    本项目介绍如何使用PyTorch开发一个任务导向型聊天机器人，并探讨其在私有环境和Docker容器中的部署方法。:robot: 聊天机器人 :robot: 基于PyTorch的任务型聊天机器人的介绍如下： 1. 简介 常见的聊天机器人分为两种类型：闲聊型（open domain）和任务型(task oriented)。后者主要用于智能客服，旨在解决用户的明确需求。上图展示了针对任务的聊天机器人的一般流程，该项目目前实现了第一部分的NLU功能，包括槽位填充(Slot Filling) 和意图识别(Intent Prediction )。 2. 演示 :warning: 演示中仅包含我编写的几十条训练样本（位于back/data/train.json 文件内），内容主要涉及我家的锅贴。这些数据只展示了该项目的部分功能。 3. 运行 新增了一个基于PyTorch的数据生成工具，可以方便地创建新的数据集。 3.1 直接运行#
     
  • Android-Akaxin: 开源免费的私有聊天软件，可在任意服务器上部署以搭建个人聊天服务器
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    Android-Akaxin是一款开源且免费的私有聊天软件，用户可自行在任意服务器上部署，轻松构建属于自己的个人聊天平台。 开源聊天软件DuckChat 和 阿卡信的开源服务器代码依然存在。
     
  • 构建Docker内网私人服务器
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    构建Docker内网私人服务器是指在本地或公司内部网络中搭建一个私有的Docker镜像仓库，用于存储和分发自定义的应用程序容器镜像。这样可以确保数据的安全性，并减少对外部网络的依赖。 关于如何创建和使用本地仓库的文章已经有很多了。由于Docker技术正处于发展和完善阶段，一些文章中的内容可能已过时或包含错误配置，导致无法正常建立仓库。本段落记录的是个人完整的搭建过程，使用的docker版本为1.1.2。 官方提供了DockerHub网站作为公开的集中式仓库。然而，在本地访问DockerHub的速度通常较慢，并且很多时候我们需要一个仅供内部网络使用的私有仓库。Docker仓库主要提供两项功能：镜像管理和认证。前者通过docker-registry项目实现，后者可以通过闭源的docker-index项目或其它方式来完成。
     
  • 利用 Python、OpenAI 和 Gradio 构建聊天机器人
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  • 利用FastAPI构建微服务并部署机器学习模型
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    本教程详细介绍如何使用FastAPI框架开发微服务，并将训练好的机器学习模型集成和部署到生产环境。 FastAPI 该存储库提供了使用 FastAPI 创建微服务的指南。以下是安装步骤： 1. **创建Python虚拟环境并按如下所示安装所有依赖项** 使用以下命令创建虚拟环境： ```shell python -m venv venvname ``` 激活新建的虚拟环境： ```shell venvname\Scripts\Activate # Windows系统下使用该命令 ``` 或者，对于其他操作系统，请根据您的具体需求调整激活命令。 2. 安装依赖项： ```shell pip install -r requirements.txt ``` 3. 运行应用： 使用以下命令启动应用并启用自动重新加载功能： ```shell uvicorn main:app --reload ``` 以上步骤将帮助您设置FastAPI环境，并运行一个基本的微服务。
     
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  • 利用Python、Docker、PyTorch和Flask构建的Web界面进行机器学习模型的训练与部署
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    本项目采用Python结合Docker容器化技术，运用PyTorch深度学习框架开发模型，并通过Flask搭建易于操作的Web界面实现模型训练及部署。 使用Web界面训练和部署机器学习模型可以通过Docker、PyTorch和Flask实现。这种方法提供了一种便捷的方式来构建交互式的机器学习应用，使得非技术人员也能轻松地进行模型的训练与测试，并且能够快速将这些模型部署到生产环境中去。通过结合这几个技术栈，可以有效地简化开发流程，提高工作效率。
     
  • DuckChat私有部署安全IM聊天软件 v1.1.4.zip
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    DuckChat私有部署安全IM聊天软件v1.1.4是一款注重隐私保护的安全即时通讯工具，支持用户自行搭建服务器，确保数据不被第三方获取。 DuckChat 是一个安全的私有聊天软件，支持独立部署、消息加密以及简单的安装流程，并免费提供App下载。 产品特点包括： 1. 独立部署：所有通信通过安全通道进行。 2. 支持客户端Web网页端和手机应用（可在官方渠道获取）。 3. 可在Linux, Windows 和虚拟空间上轻松搭建环境。 4. 核心程序开源，永久免费使用。 5. 允许用户扩展H5网页并嵌入到App中。 DuckChat安全的私有部署IM聊天软件 v1.1.4更新日志包括： - 新增客服小程序 - 修复站点默认好友删除无效的问题 - 改进web端长链接 该系统提供了丰富的功能，如单人和群聊支持、文字、图片及语音消息类型，并且允许扩展特殊消息及其他多媒体交互。它能够处理大规模用户同时在线的情况并支持多种数据库对接。 安全性方面，DuckChat确保数据安全可靠，防止信息泄露问题的发生。此外，还提供小程序开发插件以丰富客户端功能和业务内容配置选项。 安装方法： - Docker搭建步骤：首先安装Docker；然后下载源码，并在终端cd到duckchat.sh所在目录并运行启动命令。 - Linux下搭建步骤：需要先设置PHP Nginx服务、复制代码至网站根目录及赋予权限。 - Windows下搭建步骤：通过XAMPP管理平台进行本地服务器的安装和配置。 DuckChat升级方法： 1. 备份现有站点与数据 2. 下载新版本代码覆盖上传到原位置，然后刷新浏览器页面完成更新。
     
  • 基于大型模型构建的聊天机器人
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  • 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。