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如何在Win11系统本地化部署Xinference? 第一步,安装docker 第二步,安装dify,并在dify中所在文件运行docker 第三步,安装Xinference 第四步、创建存放xinference目录 第五步,挂载目录至 Docker 容器 第六步,访问 Xinference 服务 如何使用Xinference语音对话模型? 第一步,启动模型设置 第二步,进行聊天对话 参考资料...
● 平台整体私有化部署：当业务场景中用于训练和实际使用的数据都比较敏感时，可选择平台私有化的方式，模型训练和部署都在本地进行。2. 线上自助流程，缩短落地周期 通常情况下，对话类产品的私有化部署周期长，流程复杂，而UNIT平台将「仅模型私有化部署」的流程正式上线，让开发者能够通过线上线下结合的方式，五...
此时可以先将模型下载到本地,然后从本地加载。 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/chatglm-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...
再往下,就是载入大模型的部分。 目前开源大模型主要都在huggingface.co下载,没有出海能力的话,也可以在国内HF-Mirror镜像站或是modelscope魔搭社区下载。 结合个人实际体验,我推荐两款不错的本地大模型: CausalLM-7B 这是一款在LLaMA2的基础上,基于Qwen 的模型权重训练的本地大模型,其最大的特征就是原生支持中文...
()# 如果内存不足,可以直接加载量化后的模型model =AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b-int4",trust_remote_code=True).cuda()# 如果没有 GPU 硬件的话,也可以在 CPU 上进行对话,但是对话速度会很慢,需要32GB内存(量化模型需要5GB内存)model =AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b",...
ChatGLM-6B 是的一种自然语言处理模型,属于大型生成语言模型系列的一部分。"6B"在这里指的是模型大约拥有60亿个参数,这些参数帮助模型理解和生成语言。ChatGLM-6B 特别设计用于对话任务,能够理解和生成自然、流畅的对话文本。 这个模型通过大量的文本数据进行训练,学习如何预测和生成语言中的下一个词,从而能够参与到各...
在上一篇文章中,我们成功搭建了一个本地运行的 AI 大模型。启动之后,我们已经在那漆黑闪烁的>>>的终端上实现了与 AI 的聊天对话功能。 【实用】部署Ollama,在内网畅享AI大模型 该文章末尾提到,实际上我们可以通过结合 Open WebUI 来构建一个更加用户友好的交互界面。如此一来,我们的AI聊天体验就能与ChatGPT、豆...
本篇将介绍使用DAMODEL深度学习平台部署ChatGLM-6B模型,然后通过WebAPI的形式使用本地代码调用服务端的模型进行对话。 一、DAMODEL-ChatGLM-6B服务端部署 1.1、实例创建 首先点击资源-GPU云实例,点击创建实例: 进入创建页面后,首先在实例配置中首先选择付费类型为按量付费,其次选择单卡启动,然后选择需求的GPU型号,本次...