在当今的人工智能时代，大型 AI 模型已成为获得人工智能应用程序的关键。但是，这些巨大的模型需要庞大的计算资源和存储空间，因此搭建这些模型并对它们进行交互需要强大的计算能力，这通常需要使用云计算服务。从云产品性能上来看，GPU 云主机是最适合的工具之一，对于业务方或者个人开发者来讲，使用 GPU 云主机搭建 AI 大语言模型有以下优势：
・高性价比：灵活资源管理、可扩展性、弹性伸缩等云计算优势，根据业务或个人训练的需要，快速调整计算资源，满足模型的训练和部署需求；
・开放性：云计算的开放性让用户更容易进行资源的共享和协作，为 AI 模型的研究和应用提供了更广泛的合作机会；
・丰富的 API 和 SDK：云计算厂商提供了丰富的 API 和 SDK，使得用户能够轻松地接入云平台的各种服务和功能，进行定制化开发和集成。
在本文中，我们将以 chatglm-6b 为例详细介绍 GPU 云主机搭建 AI 大语言模型的过程，并使用 Flask 构建前端界面与该模型进行对话。
GPU 云主机（GPU Cloud Virtual Machine ）是提供 GPU 算力的弹性计算服务，具有超强的并行计算能力，在深度学习、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景被广泛使用。GPU 驱动，提供大量的 GPU 内存和强悍的计算性能，非常适合运行深度学习应用程序。
相对于实体卡，一张售价一般都是几万左右，而 GPU 云主机费用门槛很低，按时计费，一小时才十几元，可以根据自己的需求调配。
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，基于General Language Model (GLM)架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。ChatGLM-6B 使用了和ChatGLM相同的技术，针对中文问答和对线T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。
肯定是用来做实验啊，最好还是环境什么得都给配好了的，因为自己配环境也是非常复杂麻烦的一件事儿，比如我们现在用的智星云，就是环境都配置好的，而且现在有小程序可以分时租用，价格还是很划算的。
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