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通过NextChat(ChatGPT-Next-web)低成本给自己或客户部署GPT程序

通过NextChat（ChatGPT-Next-WEB）低成本给自己或客户部署GPT程序的方案 NextChat简介 NextChat（又名ChatGPT-Next-Web）是一个面向用户的GPT类应用程序，用户可以通过这个程序与GPT进行交互。

docker部署 为了在国内搭建聊天机器人，我们可以选择使用PandoraNext这一项目。PandoraNext不仅提供了演示站点供用户简单体验，更重要的是，通过部署自己的PandoraNext，我们可以使用proxy模式，该模式提供了API接口，方便我们自定义ChatGPT服务。

接着，为了更便捷地与大模型互动，我搭建了ChatGPT-Next-Web，一个跨平台的聊天应用，无需梯子即可进行对话学习。我还将这个工具分享给学生，让他们在课堂内外都能通过对话式学习获取所需的知识。

OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxx，即API键 OPENAI_API_BASE=https：//：/v1，为本地API的IP地址和端口号 使用这些信息，即可与One API服务进行交互，其使用方式与OpenAI API基本一致。对于ChatGPT-Next-Web的集成，部署过程十分便捷。

GPT-3解读:惊艳世界的模型原来是暴力出奇迹

1、庞大的参数规模：GPT-3拥有1750亿个参数，这是其性能惊艳的重要原因之一。庞大的参数规模使得模型能够捕捉到更多的语言模式和特征，从而在处理各种自然语言任务时表现出色。Few-shot设置：GPT-3在处理子任务时不再依赖大量样例，而是在可控范围内给出一些样本。

从零实现GPT

数据方面，使用Wiki2019zh和web_txt_zh两个数据集，总容量约4G。其中，WIKI2019zh数据集采用jsonl格式，需转换为txt格式，使用[MASK]标记换行符，[CLS]和[SEP]标记文章开始与结束。

分布式数据并行（DDP），实现多GPU训练。GPT-GPT-3及FineWeb（EDU）中使用的数据集介绍。验证数据拆分、验证损失、采样恢复等评估准备。结果展示 早上查看结果，GPT-GPT-3复现成功。展示向llm.c致敬的原始C/CUDA代码，实现等效但速度更快的训练。

一：在终端运行界面输入“Diskpart”，回车。二：见到如下界面输入“list disk”，回车。查看磁盘信息。注意看磁盘容量来选择。图中465G的Disk 0是硬盘，3852M的Disk 1是用于Win7安装的U盘 三：输入“select disk 0”选择disk 0为当前操作的磁盘，回车。四：输入“clean”清空当前磁盘分区，回车。