运行容器:使用Docker命令运行ChatGLM容器。指定容器使用的端口、数据卷和其他配置选项。运行成功后,ChatGLM服务将在容器内启动。三、测试运行 验证部署:通过浏览器或命令行访问ChatGLM服务的API接口,验证服务是否正常运行。您可以通过发送简单的文本输入来测试输出结果是否符合预期。 功能测试:尝试使用不同的输入语句,验证C...
docker build -t chatglm:latest Docker docker run -p 5000:5000 chatglm:latest 以上命令将会启动一个名为“chatglm”的 Docker 容器,并将本地的 5000 端口映射到容器中的 5000 端口。当上述步骤完成后,就可以进行 ChatGLM 的测试运行了。在浏览器地址栏中输入“localhost:5000”,即可打开 ChatGLM 的界面。...
例如,百度曦灵数字人作为一个高度智能化的数字人平台,可以与ChatGLM进行无缝对接,实现更加自然、流畅的人机交互体验。通过结合百度曦灵数字人的优势,可以进一步提升ChatGLM的应用效果和用户体验。 综上所述,ChatGLM的本地部署搭建及测试运行是一个相对复杂但充满挑战的过程。通过本文的介绍和实践指导,相信读者已经能够轻...
等待安装完毕后,ChatGLM-6B的环境就配置完成了。 4. 预训练的下载与测试 在安装完CharGLM-6B的代码之后,我们依然需要下载预训练的模型。进入预训练模型下载网址 将里面全部的文件下载到一个文件夹下,注意这个文件夹可以不在Pycharm的项目之内,例如我下在D:\\data\\llm\\chatglm-6b-int4中。 因为要下载数个GB...
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 引入了如下新特性: 更强大的性能:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了GLM的混合目标函数,经过了 1.4T 中英标...
ChatGLM-6B是一款中英双语的开源对话语言模型,使用General Language Model (GLM)架构,具有超过62亿的参数。通过模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署,最低显存需求为6GB(INT4量化级别)。该模型类似于ChatGPT,专注于中文问答和对话,经过将近1T的中英双语标记符训练,并结合监督微调、反馈自助和人类反馈强化...
3. 测试 模型初始化 from langchain import PromptTemplate from chatglm2 import ChatGLM2 llm = ChatGLM2(temperature=0.1) (1)生成 template = """ 内容生成任务:请根据下面的提示,生成一段文本。 {text} """ prompt = PromptTemplate( input_variables=["text"], template=template, ) text = '今天...
一、ChatGLM-6B 模型介绍 https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B[Star 27.6k] 一个清华开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 GLM 架构,62 亿参数。可以本地安装部署运行在消费级的显卡上做模型的推理和训练。 开源10 天 10000stars 当天在 GitHub 的趋势排行第一 ...
总体来说,ChatGLM2-6B的测试结果远低于个人预期,同时也用同样的提问,对比了ChatGLM【内测】、讯飞星火大模型以及gpt-3.5-turbo。 2、中文测试2:一个有点区分度的提问 提问:按照你认为的顺序列举中国古代最著名的都城,不超过10个 问题的要点: 核心:中国古代最著名的都城数量限制:10顺序要求:你认为的顺序2.1、Chat...