git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b 说明 如果chatglm-6b模型下载失败,可以执行如下命令,从ModelScope中下载预训练模型。 git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/ChatGLM-6B.git chatglm-6b git -C chatglm-6b checkout v1.0.16 sed -i '33c from .configuration_chatglm import C...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) model =Noneifgpu_id =='-1':ifquantize ==8:print('CPU模式下量化等级只能是16或4,使用4') model_name ="THUDM/chatglm-6b-int4"elifquantize ==4: model_name ="THUDM/chatglm-6b-int4"model = AutoMod...
2.1、启动服务 通过以上步骤,我们成功启动了ChatGLM-6B模型,并可以在服务器的JupyterLab中进行对话,下面我们将其部署为API服务,然后在本地进行使用。 同样ChatGLM-6B模型为我们提供了api.py文件,它实现了一个基于FastAPI框架API服务,其接收一个HTTP POST请求,该请求体包含文本生成所需的参数,如prompt(提示文本)、his...
本文以搭建AI对话机器人为例,介绍如何使用阿里云AMD CPU云服务器(g8a)部署ChatGLM-6B语言模型。 参考链接:2024云代理商返点折扣查询器,获取返点 ChatGLM-6B模型基于General Language Model(GLM)架构,具有62亿参数,支持中英文,并针对中文问答和对话进行了优化,可以生成符合人类偏好的回答。广泛应用于自我认知、提纲...
将ChatGLM-6B模型代码上传至云服务器; 进入终端,进入ChatGLM-6B模型代码所在目录; 执行部署命令,例如:python deploy.py; 等待部署完成,检查模型是否正常运行。五、监控和管理云服务器 使用云服务器提供商的控制台,监控服务器的各项指标,如CPU使用率、内存占用等; 定期查看系统日志,以便及时发现异常情况并进行处理; ...
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,使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。由于其对显存硬件要求较高(详见下图),对于硬件配置较低的使用者不太友好,因此可尝试部署在云端,以此实现低配高效。
笔者采用的是本地主机(Win10)系统+Linux服务器(Ubuntu),环境部署只需要Linux服务器,本地主机用于后续web界面访问。 Linux服务器有一张3090显卡,显存24g,内存大于32g,满足ChatGLM-6B推荐配置。 三、安装过程 3.1 方法一huggingface在线部署(不推荐) from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = Auto...
要在消费级GPU上成功部署ChatGLM-6B,首先需要确保硬件满足一定的要求。以FP16精度的ChatGLM-6B为例,其运行需要不少于14G的显存。如果计划进行LoRA微调等进一步操作,显存最好不小于24G。因此,在选择GPU时,NVIDIA GeForce RTX 3090或更高性能的显卡是一个不错的选择。此外,还需要一台配置较高的服务器或台式机来支持...
ChatGLM-6B部署到本地电脑 引言 ChatGLM-6B是由清华大学开源的双语对话大模型,该模型有62亿参数,但在经过量化后模型体积大幅下降,因此不同于其他需要部署到服务器上的大模型,该模型可以部署到本地电脑,那么接下来我们来看看如何部署该模型。 首先是下载源码:双语对话大模型...
在ChatGLM-6B目录下,命令行执行 python3 -m streamlit run ./web_demo2.py --server.port 27777 --server.address 0.0.0.0 启动ChatGLM的webui界面 看到http://0.0.0.0:27777字样说明成功启动了 5.使用 我们需要从浏览器访问刚部署的服务,回到揽睿星舟平台 ...