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GLM-4-9B是清华大学和智谱AI推出的最新一代预训练模型GLM-4系列中的开源版本。在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中，GLM-4-9B及其人类偏好对齐的版本GLM-4-9B-Chat均表现出较高的性能，其通用能力评测结果甚至超越了Llama-3-8B开源大模型，多模态版本也与GPT-4版本齐

前言Al界的新话题——基于大模型（LLM）的智能体正在成为大学生日常工具，它们正式让人人都是产品经理变得有可能。它们模仿人类决策过程，拥有无限的应用潜力和强大功能。想要提升学习效率、丰富自己的课余生活、实现人机协同？智能体让你轻松搞定！只要能看到需求有痛点，就可以创作智

本次对接的大模型是智谱，首先想到去智谱开放平台找找有没有和langchain结合的文档： 结果还真有，就省去了谷歌的时间，但是智谱的文档只提供了非流式的示例代码，想着先拷过来跑一下再说，结果就是非流式是正常输出的，流式就遇到问题了，不管我咋配置，好像只能在控制台输出流失内容，遂去谷歌

人工智能大模型可以根据不同的维度进行分类，以下是一些主要的分类方式：按照模型架构分类:深度神经网络（DNNs）：包括多层感知机（MLPs）、卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）。Transformer模型：如BERT、GPT系列、Transformer-XL等，这些模型主要基

    智谱AI开放平台提供一系列具有不同功能和定价的大模型，包括通用大模型、超拟人大模型、图像大模型、向量大模型等，并且支持使用您的私有数据对模型进行微调。其中ChatGLM系列模型在国内也享有盛名，现在AppFlow支持了ChatGLM系列模型的接入，可以轻松实现GLM接入钉钉聊天中。

部署一个自己的大模型，没事的时候玩两下，这可能是很多技术同学想做但又迟迟没下手的事情，没下手的原因很可能是成本太高，近万元的RTX3090显卡，想想都肉疼，又或者官方的部署说明过于简单，安装的时候总是遇到各种奇奇怪怪的问题，难以解决。本文就来分享下我的安装部署经验，包括本地和租用

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