最近OpenAI推出了新的模型——ChatGPT3.5Turbo模型，OpenAI声称，对于许多非聊天用例，ChatGPT3.5Turbo是最佳模型。开发ChatGPT3.5Turbo的最初动机可能是为了减少ChatGPT的巨大计算成本，价格是ChatGPT3.5的十分之一，效果也更好。

在本文中，我们将以chatglm6b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。

平台模型是我们在这个领域看到越来越多的方法，它源于负责产品或服务的端到端交付的产品团队的理念。如果只应用于单一的产品，或者几个产品，它的效果很好。但如果有数百种产品或服务，把一个产品团队用于这些产品，对每一个来说都是低效和昂贵的。想象10个团队，每个团队都有自己的技术栈、工具链和流程。会一直重复解决类似的问题、花太多的时间来评估技

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本节我们将用一个简单的例子，来说明对象之间的关联关系，以及FoxnicSQL是如何处理这种关联关系的。首先，我们引入商城下单的简单业务模型，这个模型里面包括了商品、订单、订单明细以及收件人地址，这个模型足够简单，所以很容易分析出他们之间的关联关系。

TVM是一个开源深度学习编译器，可适用于各类CPUs,GPUs及其他专用加速器。它的目标是使得我们能够在任何硬件上优化和运行自己的模型。不同于深度学习框架关注模型生产力，TVM更关注模型在硬件上的性能和效率。本文只简单介绍TVM的编译流程，及如何自动调优自己的模型。更深入了解，可见TVM官方内容：文档:https://tvm.apach

在本文中，我将结合GPT4的技术报告、GPT4相对于GPT3.5/ChatGPT的提升、GPT4和ChatGPT的对比、OpenAI的近期工作，大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）模型的科研进展，多模态模型的科研进展等多方面的信息，深入分析GPT4的技术细节。

在算力调度方面，天翼云通过自研的调度系统，协助思必驰DFM2大模型调度GPU、NPU、CPU等异构算力资源，大规模训练上云1个月，可以完成数十亿规模大模型所有阶段训练和效果评估。在训练能力打造方面，天翼云支持多种模型训练方式，不仅可以提升大模型训练平台的数据量，还大幅缩短了训练周期和交付进度。