在命令行终端中,使用以下命令运行ChatGLM容器:shell docker run -it --name chatgpt-cli -p 8080:8080 chatgpt/local-cli这将启动一个名为“chatgpt-cli”的容器,并将容器的8080端口映射到计算机的8080端口。五、验证部署在浏览器中打开网址“http://localhost:8080”,您将看到ChatGLM的界面。您可以尝试输入一...
然而,本地化部署ChatGLM并非易事,本文将为您提供一份详细的部署攻略及防踩坑指南。 一、环境配置 在本地化部署ChatGLM之前,首先需要搭建一个合适的环境。ChatGLM3-6B要求Python环境最低为3.10,建议使用miniconda或anaconda进行环境管理。 下载并安装miniconda: 访问Miniconda官网,下载适用于您操作系统的版本。 按照安装...
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…
在运行模型过程中可能会存在一些bug,主要就是两个库没有安装,transformer库和dartet这两个库: chatglm模型采用Transformer结构,即采用编码器-解码器框架进行搭建,其运行环境是Dart语言,需要在运行chatglm的环境中先安装dartet库,以支持chatglm源码中对机器学习功能的调用。 Ⅱ. QAnything本地部署 QAnything (Question ...
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,本次实验可以选择选择:按量付费--GPU数量1--NVIDIA-GeForc-RTX-4090,该配置为60GB内存,24GB的显存。
以下是API部署的步骤: 修改ChatGLM3目录下的openai_api.py文件,配置本地模型路径和部署方式(CPU或GPU)。 在ChatGLM3目录下执行python openai_api.py来启动模型服务。 将日志打印出的接口地址(如http://localhost:8000/)配置到你的ChatGPT应用中,并添加自定义模型chatglm3。 现在,你已经成功在本地部署了ChatGL...
ChatGLM3,作为清华智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的开源对话语言模型,因其卓越的性能和灵活的部署方式,受到了广泛关注。本文将为大家提供一份详尽的ChatGLM3本地部署实战指南,帮助大家轻松实现模型的本地化应用。 一、环境配置 首先,我们需要确保本地环境满足ChatGLM3的部署要求。ChatGLM3要求Python版本在3.7及...
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)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双...
@文心快码BaiduComatechatglm本地部署并api调用 文心快码BaiduComate 为了完成ChatGLM的本地部署并进行API调用,你需要按照以下步骤进行操作: 1. 安装并配置ChatGLM的本地环境 首先,确保你的开发环境已经安装了Python和相关依赖库。你可以使用Anaconda或Miniconda来管理Python环境。以下是一个基本的安装步骤: bash # 创建...
模型部署 在GitHub上下载源码:https://github.com/THUDM/ChatGLM3 下载到本地后右键单击,选则用Pycharm打开此文件夹 打开后Pycharm会提醒是否使用 requirements.txt(文档为该项目的依赖库)创建虚拟环境,点击确定创建后会在虚拟环境中自动安装 requirements.txt 中列出的库(建议在虚拟环境而非本地环境安装这些库) ...