1、本文详细记录了部署清华ChatGLM2-6B模型的全过程，包括显卡驱动安装、Python虚拟环境创建、模型依赖与文件准备、模型加载Demo测试、模型API部署以及OpenAI接口适配。通过按照步骤操作，可以在20分钟内完成安装测试。
使用微信扫码完成登录，任意好友发送消息触发自动回复。服务器部署时，使用 nohup 命令后台运行程序，扫码登录后程序即可运行。通过 ctrl+c 关闭日志，使用 ps 命令查看后台进程，必要时重启程序。
微信接入DeepSeek需要通过微信小程序或公众号进行。要在微信中接入DeepSeek，你首先需要一个微信小程序或公众号。然后，你可以通过调用DeepSeek提供的API，将搜索功能集成到你的小程序或公众号中。这样，用户就可以直接在微信内使用DeepSeek的搜索功能了。
你需要在DeepSeek官方网站注册并创建一个应用，从而获取API Key。创建并配置docker-compose.yml文件。这个文件是用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具，通过配置该文件，可以将DeepSeek与微信连接起来。使用docker一键启动，并扫码登录微信小号。这样，你就可以通过微信与DeepSeek进行交互了。
通过调用DeepSeek API，实现用户在微信公众号中提问并获取回答的功能。对于微信个人号，你可以借助第三方工具如COW来实现：同样在DeepSeek官网注册账号并获取API Key。创建并配置COW的docker-compose.yml文件，填入你的DeepSeek API Key和其他相关信息。使用Docker一键启动COW，并扫码登录你的微信个人号。
打开微信，你可以在搜索栏里输入“DeepSeek”或者相关的关键词，看是否有直接提供下载链接的公众号文章或者小程序。但一般来说，更常见的方式是通过应用商城下载。在手机的应用商城中搜索“DeepSeek”，找到并点击进入应用详情页。
在微信小程序的代码里，找到app.js文件，集成DeepSeek的SDK。这样，小程序就能使用DeepSeek的功能了。测试和调试：利用微信开发者工具运行你的小程序或公众号，测试DeepSeek的功能是否正常工作。如果遇到问题，检查API的调用是否正确，网络连接是否稳定，或者查看有没有错误提示，并进行相应的调试。
Colossal-AI云平台 Colossal-AI云平台是一个专业级深度学习训练平台，提供强大的计算能力与模型加速支持，显著降低训练成本，是大型模型训练的理想选择。Colossal-AI平台优势 在本教程中，我们将指导您如何使用Colossal-AI平台微调行业特定的大型语言模型（LLM）。
Colossal-AI是一个深度学习系统，旨在支持大规模模型的高性能分布式训练，基于PyTorch开发。它支持多种分布式加速方式，如张量并行、流水线并行、零冗余数据并行和异构计算。通过GitHub开源，Colossal-AI已多次登上GitHub Trending榜单。Colossal-AI适用于复杂模型的分布式训练，如BERT、GPT和ViT等。
显存优化方面，Colossal-AI集成了多维并行、ZeRO冗余内存消除、CPU offload、Gradient Checkpoint、自动混合精度（AMP）等前沿技术，帮助用户避免显存瓶颈，降低硬件需求。Colossal-AI的接口设计与PyTorch风格保持一致，降低了学习和使用的成本。开发者仅需少量修改即可将项目与Colossal-AI结合，实现大规模并行。
Trlx是目前使用最广泛的LLM强化学习框架，代码逻辑相对清晰，但新手可能觉得有些凌乱。DeepspeedChat旨在简化100B级别模型的强化学习过程，但Lora功能不完善。ColossalAI-Chat则在代码逻辑上友好，但框架本身不够完善。在我们的实践过程中，我们采用Accelerate+deepspeed的基本框架，并使用PEFT的Lora减少显存占用。
DeepSpeed-HE 通过超过一个数量级的更高吞吐量，与现有的 RLHF 系统（如 Colossal-AI 或 HuggingFace DDP）相比，拥有在相同时间预算下训练更大模型的能力，或者以十分之一的成本训练类似大小的模型的能力。