2、方法1:命令行模型Demo测试:进入到chatglm-web文件夹中,修改cli_demo.py文件中的模型路径地址,如下图所示 具体地,将上面的“THUDM/chatglm2-6b”修改成自己的模型文件路径,我们这里模型路径是在:/home/work/chatglm2/chatglm2-model,修改之后结果如下: 最后,wq!保存修改信息。这里有一个需要注意点:尽可能...
在ChatGLM2-6B的代码库中,找到运行脚本(如web_demo.py或run_chatglm2b.py),并修改其中的配置参数,例如模型路径、输入和输出文件路径等。确保配置参数与您的本地环境相匹配。 五、模型推理 完成配置后,您可以使用以下命令运行ChatGLM2-6B模型进行推理: python run_chatglm2b.py --model_path /path/to/model ...
2、方法1:命令行模型Demo测试:进入到chatglm-web文件夹中,修改cli_demo.py文件中的模型路径地址,如下图所示 具体地,将上面的“THUDM/chatglm2-6b”修改成自己的模型文件路径,我们这里模型路径是在:/home/work/chatglm2/chatglm2-model,修改之后结果如下: 最后,wq!保存修改信息。这里有一个需要注意点:尽可能...
进入到刚才下载的ChatGLM2-6B源码目录下; 先激活刚刚创建的虚拟环境py310_chatglmconda activate py310_chatglm输入下面代码安装依赖pip install -r requirements.txt如果运行错误,可能部分依赖需要额外手动安装: 安装gradio。
name: "chatglm2-6b" backend: "python" max_batch_size: 1 input [ { name: "QUERY" data_type: TYPE_STRING dims: [ -1 ] }, { name: "max_new_tokens" data_type: TYPE_UINT32 dims: [ -1 ] }, { name: "top_k" data_type: TYPE_UINT32 ...
图1 不同参数量化等级 chatglm2-6B对显存要求 部署流程 模型文件 首先明确:深度学习模型一般包含两个部分:分别是模型参数和模型结构。 模型参数:这是模型在训练过程中学习到的具体数值,它们用于表示模型中的连接权重和偏置项。深度学习模型通过不断地调整这些参数来使得预测结果接近于真实标签,从而完成模型的训练过程。
ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上,ChatGLM2-6B 引入了如下...
要成功地在个人电脑上部署ChatGLM2-6B中文对话大模型,您需要遵循以下步骤。我们将以简明扼要的方式解释每一步,并使用生动的语言来解释抽象的技术概念。第一步:准备环境首先,您需要确保您的个人电脑满足部署ChatGLM2-6B中文对话大模型的最低硬件要求。这通常包括足够的内存、存储空间和处理器性能。在满足硬件要求的基础...
在个人电脑上部署ChatGLM2-6B中文对话大模型需要一定的技术知识和准备工作。以下是一份详细的指南,帮助您顺利完成部署过程。一、准备工作 硬件要求:确保您的个人电脑具备足够的硬件资源,包括足够的内存、存储空间和处理器性能。根据模型大小和复杂性,建议使用高性能的计算机或笔记本电脑。 操作系统:确保您的操作系统为64...
程序会启动一个Web服务器,并在浏览器中自动打开ChatGLM2-6B的对话界面。在对话界面中,可以与ChatGLM2-6B模型进行交互,进行对话。 五、产品关联:千帆大模型开发与服务平台 在完成ChatGLM2-6B模型的本地化安装部署后,可以借助百度智能云的千帆大模型开发与服务平台,进一步开发和优化模型。千帆大模型开发与服务平台...