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...
下载模型:访问清华大学开源的ChatGLM-6B模型仓库,并按照官方说明下载预训练模型文件。二、模型部署 解压模型文件:将下载的模型文件解压到本地目录中。 导入模块:在Python脚本中导入所需的模块,例如: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim 加载模型:使用以下代码加载预训练的ChatGLM-6B模...
下载地址：github.com/THUDM/ChatGLM-6B 将第二步下载的模型包放在 ChatGLM-6B-main 目录下 第四步：下载依赖模块 进入 ChatGLM-6B-main 目录，在上方地址栏输入cmd，打开控制台命令行，分别输入以下命令 pip install -r requirements.txt 和 pip install gradio 安装所有需要的依赖包，安装完成后运行web_demo....
conda create --name ChatGLM-6B python=3.10 这里的ChatGLM-6B是自定义名字,python的版本可以自行修改 随后进入Pycharm,点击文件>新建项目>先前配置好的解释器, 如下图选择, 选择预先配置好的解释器,点击···,选择conda环境。 然后在可执行文件那里选择··· 选择到你刚刚创建的虚拟环境目录下(也就是envs\环...
ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型,拥有62亿参数,能够理解和生成自然、流畅的对话文本。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...
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...
ChatGLM-6B是清华系ChatGPT的一员，它继承了清华大学KEG实验室与智谱AI公司于2022年8月发布的GLM-130B模型（一种包含多目标函数的自回归预训练语言模型）的优势。相比于其他预训练语言模型（如BERT、GPT-3以及T5），GLM架构具有以下特点：GLM架构可以同时支持自回归（AR）、自编码（AE）和融合编码（FE）三种目标...