通过以上步骤,我们成功启动了ChatGLM-6B模型,并可以在服务器的JupyterLab中进行对话,下面我们将其部署为API服务,然后在本地进行使用。 同样ChatGLM-6B模型为我们提供了api.py文件,它实现了一个基于FastAPI框架API服务,其接收一个HTTP POST请求,该请求体包含文本生成所需的参数,如prompt(提示文本)、history(对话历史)...
ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组发布的一个类似ChatGPT的开源对话机器人,由于该模型是经过约1T标识符的中英文训练,且大部分都是中文,因此十分适合国内使用。 本教程来自DataLearner官方博客: 手把…
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(GLM)架构,具有62亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需6GB显存)。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术,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...
从Hugging Face Hub下载模型需要先安装Git LFS,然后运行 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 1. 如果你从Hugging Face Hub上下载checkpoint的速度较慢,可以只下载模型实现 GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 1. 然后从这里手动下载模型参数文件,并...
其中,OpenAI的ChatGPT模型因其强大的语言生成能力而备受关注。然而,由于其计算资源和带宽要求较高,对于许多个人和小型企业来说,使用ChatGPT并不现实。幸运的是,清华大学开源的ChatGLM-6B模型为我们提供了一个优秀的替代方案。ChatGLM-6B与ChatGPT采用了相似的技术,并对中文问答和对话进行了优化。它可以在本地计算机上...
下载地址:https://hf-mirror.com/THUDM/chatglm3-6b 镜像网站下载方法可以参考它的首页https://hf-mirror.com/介绍 采用方法2 huggingface-cli huggingface-cli 是Hugging Face 官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。 切换环境 代码语言:shell 复制 conda activate chatglm-6b-310 安装依赖 代码语言:shell 复...
首先,您需要安装Git LFS,然后运行以下命令来克隆ChatGLM-6B模型的代码仓库:git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b下载完成后,将代码中的THUDM/chatglm-6b替换为本地chatglm-6b文件的路径。请注意,路径中的斜杠方向应为正斜杠(/),而不是反斜杠(\),否则会导致语法错误。 配置环境变量将ChatGLM-...
Hugging Face Hub(模型地址):https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b 2.部署模型的基本流程(小白向) 2.1 从github上下载所需要启动模型的文件 模型启动对应的文件在github上的ChatGLM-6B已经给出,因此需要从github上下载文件夹 %cd /home/aistudio/work/ !git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B....
ChatGLM-6B是由清华大学和智谱AI联合研发的一款开源对话语言模型,针对中文进行了优化,并支持中英双语问答。该模型基于General Language Model(GLM)架构,拥有62亿个参数,能够在大量文本数据上进行训练,生成连贯、自然的文本对话。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署,极大地降低了部署门槛。 二、本地...
本文将从零开始,详细介绍如何在本地部署ChatGLM-6B语言模型,确保步骤详细且避免常见坑点。 一、ChatGLM-6B模型简介 ChatGLM-6B基于General Language Model (GLM)架构,针对中文问答和对话进行了优化。它经过约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,能够生成相当符合人类偏好的回答。