trust_remote_code=True)>>>model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True, device='cuda')>>>model = model.eval()>>>response, history = model.chat(tokenizer,"你好", history=[])>>>print(response)
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设置conda镜像源 conda config--addchannels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config--addchannels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config--addchannels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/conda config--addchannels https...
MODEL_PATH = os.environ.get('MODEL_PATH', '/mnt/workspace/chatglm3-6b') #如修改了模型路径,仍去下载huggingface,无法调用本地模型,需要修改chatglm3-6b/tokenizer_config.json "auto_map": { "AutoTokenizer": [ "THUDM/chatglm3-6b--tokenization_chatglm.ChatGLMTokenizer", null ] 修改为: "auto...
更强大的基础模型:ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示,ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的预训练模型中优秀的性能。
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(3)终端进入路径:/mnt/workspace/ChatGLM3/ZhipuAI# ,将chatglm3-6b 模型挪到ChatGLM3文件夹中: mv chatglm3-6b /mnt/workspace/ChatGLM3 从notebook看,已经拷入: 三、模型调用 (1)使用modelscope sdk调用模型: Pythonfrom modelscope import AutoTokenizer, AutoModel, snapshot_downloadtokenizer = AutoToke...
本文以聊天机器人为例,介绍如何使用Alibaba Cloud AI Containers(简称AC2)提供的AI容器镜像在AMD CPU上部署ChatGLM3-6B语言模型。 背景信息 ChatGLM3是ChatGLM系列最新一代的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B引入了更强大的基础模型、更完整的功能支持和更全面的...
应网友需求,写一篇langchain-chatchat+Qwen-14B-Chat在阿里云上的部署文档,但由于qwen系列在阿里云上报错较多,最后转为部署chatglm3-6b,之所以写100%复现,是根据真实过程编写,但由于官方更新较快,如不能复现,请联系我,我将及时跟新。有关阿里云的安装部署,见我的专栏文章Kevin:完全复现ChatGLM3-6b在阿里云人工智能...
ChatGLM3-6B CPU ac2-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/ac2/chatglm3:runtime-pytorch2.2.0.1-alinux3.2304 一键部署镜像 ChatGLM3-6B GPU ac2-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/ac2/chatglm3:6b-pytorch2.2.0.1-cuda12.1.1-alinux3.2304 CPU ac2-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/ac2/chatglm...