FastChat

## FastChat：开源大语言模型训练与服务平台

FastChat 是一个开源平台，专注于大语言模型（LLM）的训练、部署和评估。它由加州大学伯克利分校的研究团队开发，旨在为研究人员和开发者提供一个高效、灵活且易于使用的工具，以推动语言模型技术的发展和应用。

### 网站功能与使用方式

#### 核心功能
FastChat 的核心功能包括：
– **模型训练与评估**：提供先进的模型训练代码，支持多种大语言模型，如 Vicuna 和 MT-Bench。
– **分布式多模型部署**：通过 Web UI 和 OpenAI 兼容的 RESTful API，支持大规模模型的分布式部署。
– **Chatbot Arena**：一个在线平台，允许不同语言模型进行对比测试和实时对抗，收集了超过 150 万次人类投票，用于构建语言模型的 Elo 排行榜。

#### 如何使用
FastChat 提供了详细的安装和使用指南，用户可以通过以下步骤快速上手：

1. **安装**：
– 使用 pip 安装：`pip3 install “fschat[model_worker,webui]”`。
– 从源代码安装：克隆仓库后运行 `pip3 install -e “.[model_worker,webui]”`。

2. **模型权重下载**：
– FastChat 提供了多种预训练模型（如 Vicuna）的权重下载链接，用户可以直接通过命令行启动模型并自动下载权重。

3. **推理与部署**：
– **命令行界面**：用户可以通过命令行与模型进行交互，支持单 GPU、多 GPU、CPU 以及多种硬件加速（如 Metal、XPU）。
– **Web GUI**：通过 Web 界面部署模型，用户可以轻松与模型进行交互。
– **API 接口**：提供 OpenAI 兼容的 RESTful API，方便开发者集成到自己的应用中。

4. **模型微调**：
– FastChat 提供了基于 ShareGPT 数据的微调代码和详细指南，用户可以使用自己的数据对模型进行微调。

### 是否收费及价格

FastChat 是一个开源项目，其代码和模型权重对所有用户免费开放。用户可以免费使用平台进行模型训练、部署和评估。然而，如果用户需要使用特定的硬件资源（如 GPU）或在云平台上进行大规模部署，可能需要支付相关的硬件和云服务费用。

FastChat 是一个功能强大的开源平台，为大语言模型的训练、部署和评估提供了全面支持，适合研究人员和开发者使用。