即如果您之前调用的是ChatGPT的接口,可以实现缝切换chatglm2-6b。具体实现方式如下: 1、进入到/home/work/chatglm2/chatglm2-web下面,修改openai_api.py的文件,更改模型文件路径,如若要修改服务端口,可以在下面修改port参数,这里修改成了8099端口。 2、然后启动服务 代码语言:javascript 复制 python openai_api.py...
ChatGLM2-6b需要较大的显存,如果你的服务器显存不足,可能会导致部署失败。你可以尝试使用量化模型或者降低模型大小来减少显存的占用。 ChatGLM2-6b是一个中英双语对话模型,你需要有足够的语料数据对其进行训练和微调,否则模型效果可能不佳。 在使用ChatGLM2-6b时,需要注意遵守相关法律法规和伦理规范,不得使用模型进行...
在本地部署ChatGLM2-6B模型后,您可以开始体验大模型的强大功能。尝试输入各种问题或句子,观察模型的响应和输出结果。请注意,由于模型大小较大,推理速度可能会相对较慢,因此请耐心等待。总之,通过按照本文指南进行操作,您应该能够成功地完成ChatGLM2-6B模型的本地部署。请记住,在使用过程中保持耐心并遵循正确的步骤是...
Chatglm2-6B依赖安装 1、将chatglm2的依赖包:chatglm2-dependence,拷贝到:/home/work/chatglm2/下面。(这里work可以是你自己用户名)如下图所示: 2、通过pip进行安装,命令如下: pip install --no-index --find-links=/home/work/chatglm2/chatglm2-dependence -r requirements.txt 3、授之以渔(非必须) ...
“ 之前尝试过在各种不同的云平台、云算力,部署清华大模型 ChatGLM2-6B,有失败有成功,但不是很理想。这次使用免费的阿里云机器学习GPU资源,终于成功了。”
以下是对自己部署ChatGLM2-6B过程的一个记录 1. ChatGLM2-6B模型说明 看源码官方介绍就好了 GitHub - THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型 2. 本地硬件配置 Windows10系统 NVIDIA显卡:显存必须6G以上GPU;16G内存 3. 安装Cuda与Cudnn 在GPU上部署这个项目...
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...
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。
在完成ChatGLM2-6B的本地化部署后,您可以将其集成到各种应用场景中,如智能客服、知识问答、代码生成等。此外,您还可以考虑将ChatGLM2-6B与千帆大模型开发与服务平台等第三方平台结合,以获取更多的应用支持和资源拓展。 八、总结 ChatGLM2-6B的本地化部署是一个复杂但充满挑战的过程。通过本文的指南,您应该能够成...
一、技术介绍 NVIDIA Triton Inference Server 是一个针对 CPU 和 GPU 进行优化的云端和推理的解决方案。支持的模型类型包括 TensorRT、TensorFlow、PyTorch (meta-llama/Llama-2-7b)、Python (chatglm)、ONNX Run…