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ChatRWKV(有可用猫娘模型!)微调/部署/使用/训练资源合集
若需进一步优化回答效果，可基于ChatGLM3-6B模型进行微调（需准备标注数据集和GPU资源）。参考项目中的finetune目录下的脚本和文档。API对接 FastGPT支持通过API与外部系统集成，可在“系统设置”中生成API密钥，配置调用权限。
数据隐私与部署需求：云端模型：适合隐私要求低、计算资源有限的场景，可快速接入但依赖网络稳定性。本地化部署：适合医疗、金融等对隐私和合规要求高的场景，需独立硬件支持但数据安全性更高。灵活性与定制化需求：Prompt优化：通过调整提示词直接使用大模型，无需额外训练数据，适合快速迭代场景。
降低算力成本 共享算力资源：通过算力交易平台整合闲置算力，例如中小企业可租赁云厂商的剩余资源完成模型微调，避免自建数据中心的高额投入。优化能源管理：采用液冷技术、可再生能源供电等方式降低数据中心能耗。
模型推理与导出 使用export_model.py脚本将训练好的模型导出为transformers格式，并推送到Huggingface平台。用户可以从Huggingface平台下载训练好的模型权重文件，以便进行后续的推理和部署。API推理 项目提供了my_openai_api.py脚本，用于启动聊天服务端，并兼容openai api格式。
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