基于llama微调chatglm3的聊天系统开发产品系统

本文开发了一款基于LLama微调ChatGLM3模型的个性化聊天系统。本系统采用Python作为主要开发语言，利用PyTorch对LLama模型进行微调，将训练后的模型集成到Flask框架下，并通过HTML和CSS构建用户友好的聊天界面。本项目的目标是实现高效自然的人机交互，并满足用户定制化的需求,如用户想要与指定性格的角色进行对话或者查询资料。系统经过微调后的模型在上下文理解和对话生成方面有显著提升，并支持多轮对话和情感分析,使用户的人机交互的体验感更加强烈且有趣。

本项目旨在开发一个基于LLama微调ChatGLM3的个性化聊天系统，通过模型的微调提升对话质量，并将其集成到轻量级Web应用中，实现流畅的人机交互体验。系统设计的目标如下：
提升对话系统的个性化和上下文理解能力：通过微调LLama与ChatGLM3模型，使其适应特定场景需求，提供多轮对话的自然衔接与精准回复。
实现高效的模型推理与交互：确保在模型加载后的响应速度足够快，避免用户等待过长时间，提高用户体验。