部署在本地的系统是什么架构

部署在本地的系统可以采用不同的架构，具体取决于你开发的应用程序的需求和规模。下面是几种常见的架构：

1. 单层架构：所有的应用逻辑都集中在一个单独的服务器上。

2. 分层架构：应用逻辑被分解为多层，每一层都有自己的服务器。例如，前端负责展示页面，中间层负责业务逻辑处理，后端负责数据存储和处理。

3. 微服务架构：应用被分解为多个小的、独立的服务，每个服务都有自己的代码库和数据库。这些服务可以相互通信，从而构成一个完整的应用。

4. 云原生架构：应用被设计为基于云的、弹性可扩展的服务，可以根据实际需求自动调整资源。应用通常包括多个微服务，每个服务都可以独立部署和扩展。

总之，选择哪种架构取决于你的应用程序的需求和规模，以及你的技术能力和资源限制。

相关问题

本地部署 ChatGPT

ChatGPT是一种由OpenAI训练的大型语言模型。它的原理是基于Transformer架构，通过预训练大量文本数据来学习如何生成人类可读的文本，然后通过接受输入并生成输出来实现对话。

ChatGPT的用途非常广泛，可以用于自然语言处理（NLP）任务，如对话生成、问答系统、文本生成等。

如果你想使用ChatGPT，你可以用它来构建对话机器人，回答问题，生成文本等。它的应用非常广泛，可以用于各种场景，如客服、帮助提供者、教育机构等。

chatgpt本地离线部署

ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于General Language Model架构，具有62亿参数。用户可以通过模型量化技术，在消费级的显卡上进行本地部署，最低只需6GB显存。ChatGLM-6B使用了类似于ChatGPT的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T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，ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。\[2\]

如果想要进行ChatGLM-6B的本地部署，可以通过CPU+内存的方式来实现。首先，可以下载并运行CPU-Z，查看电脑当前的指令集是否包含AVX512。虽然非AVX512指令也可以进行部署，但可能会导致运行速度非常慢。然后，根据具体的电脑配置和操作系统，按照相应的部署文档进行操作。例如，在Windows系统上，可以参考GitHub上提供的Windows部署文档进行操作。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【ChatGPT本地部署-- ChatGLM】](https://blog.csdn.net/qq_25751035/article/details/130706655)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [笔记本电脑部署本地离线版类似ChatGPT3.5的AI模型（CPU+内存运行）](https://blog.csdn.net/tantu666/article/details/130338393)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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