AIGC从入门到实战:模型搭建【GPT4ALL】

GPT相关模型的搭建：

1. GPT-2：这是一个较早开源的模型，适合个人研究和学习。它有不同大小的版本，如117M、345M、774M和1.5B参数版本，可以根据你的计算资源选择不同大小的模型。GPT-2模型是基于TensorFlow实现的，你可以在本地环境中安装TensorFlow和相关依赖库来运行此模型5。

2. GPT4All：这是一个开源项目，提供了一个可以在本地运行的GPT模型，不需要网络连接，也不强制要求有显卡，CPU也可以运行。它提供了Windows、Linux和macOS的客户端，可以从官网下载对应的安装包进行安装和运行，适合没有专业硬件支持的个人用户4。

3. Hugging Face上的GPT-2模型：Hugging Face提供了GPT-2的预训练模型，你可以通过Python环境和transformers库来加载和运行这些模型。这些模型同样是基于TensorFlow实现的，适合对NLP有研究兴趣的个人用户5。

4. OpenAI的GPT-3.5和GPT-4模型：虽然这些模型没有开源，但OpenAI提供了API接口，你可以通过API调用这些模型。最新版本的模型如gpt-3.5-turbo和gpt-4都针对对话进行了优化，适合需要高级对话能力的应用场景

以上模型的安装我不再逐条举例，仅以GPT4ALL来推荐新手的运行，如果对于安装步骤不清楚的可以私信或评论区进行留言

GPT4ALL：代码地址：https://github.com/nomic-ai/gpt4all

文档地址：https://docs.gpt4all.io/

GPT4ALL-WEBUI:https://github.com/ParisNeo/Gpt4All-webui

安装：

pip install gpt4all

from gpt4all import GPT4All
model = GPT4All("Meta-Llama-3-8B-Instruct.Q4_0.gguf") # downloads / loads a 4.66GB LLM
with model.chat_session():
    print(model.generate("How can I run LLMs efficiently on my laptop?", max_tokens=1024))

1. 下载地址：你可以访问GPT4All的官方网站 10，在这里你可以找到与你的操作系统匹配的安装包进行下载。另外，你还可以访问 https://the-eye.eu/public/AI/models/nomic-ai/gpt4all/gpt4all-lora-quantized.bin来下载模型文件 gpt4all-lora-quantized.bin，文件大小约为3.92GB 9。

2. 安装方法：

   • 下载与你的操作系统匹配的安装包并进行安装。注意，在安装过程中可能需要保持网络连接 12。

   • 将下载的模型文件 gpt4all-lora-quantized.bin 放入 gpt4all-main 文件夹下的 chat 子文件夹中 9。

   • 根据你的操作系统，使用相应的命令启动GPT4All。例如，在Mac上你可以使用 cd chat;./gpt4all-lora-quantized-OSX-m1 命令 9。

   • 如果你遇到安全警告，可能需要在系统设置中允许打开应用程序 9。

   • 你还可以选择下载UI包以获得更好的用户界面体验，安装UI包后，可以在安装路径下的 GPT4ALL 文件夹中找到 bin 文件夹，并运行 chat.app 9。

完成上述步骤后，你就可以开始使用GPT4All了。如果你需要更多帮助，可以查看GPT4All的官方文档

为了便于大家查询，推荐一个AIGC工具导航站点：https://www.mylasting.com