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…
二、通过Web API实现本地使用 2.1、启动服务 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...
GitHub - imClumsyPanda/langchain-ChatGLM: langchain-ChatGLM, local knowledge based ChatGLM with langchain | 基于本地知识的 ChatGLM 问答 参考: 项目:GitHub - THUDM/ChatGLM-6B: ChatGLM-6B 部署nltk问题解决:讨厌缩写的家伙:使用nltk时,报错Resource punkt not found 数据学习:手把手教你本地部署清华...
https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B (这里可以下载语言模型相关代码的主体) https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4 (这里下载int4量化的模型,小显存可以用,但也要至少6G) https://github.com/ZhangErling/ChatGLM-6B/blob/main/deployment_windows.md (教程,后文提到的教程指的是这个,A卡可能要...
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...
最近一直在研究本地部署语言模型,试过wenda和jittorLLMs,最终因电脑配置过低选择jittorLLMs,以下是个人实用上的感觉体验。 电脑配置:惠普暗影精灵5,CPU(I5-9300H),内存32G,显卡RTX2060-6g显存 【wenda】 优点:部署容易,本地知识库可以一键添加txt等资料(提问时如果开启知识库功能,AI会优先从知识库中找相关内容拼接...
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)。 从零环境开始配置 1、安装 python
ChatGLM-6B部署到本地电脑 引言 ChatGLM-6B是由清华大学开源的双语对话大模型,该模型有62亿参数,但在经过量化后模型体积大幅下降,因此不同于其他需要部署到服务器上的大模型,该模型可以部署到本地电脑,那么接下来我们来看看如何部署该模型。 首先是下载源码:双语对话大模型...
ChatGLM-6B本地化部署 一、硬件要求 二、环境要求 需先安装git、python 三、下载源码 1mkdir/gpt2cd gpt3git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git 四、安装依赖 pip install -r requirements.txt 五、下载模型 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6bcd chatglm-6b...
综上所述，ChatGLM-6B模型是一个基于GLM架构的中英双语对话语言模型，它具有62亿参数，并且可以在消费级的显卡上进行本地部署。该模型在多个对话机器人相关的任务上都表现出了优异的性能，可以为对话机器人的研发和应用提供了一个强大而灵活的工具。清华大学KEG实验室与智谱AI公司表示，他们将持续改进和优化ChatGLM-...