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。 数据学习 3 次咨询 5.0 合肥工业大学 管理科学与工程博士 4955 次赞同 去咨询 本教程来自DataLearner官方博客: 手把手教你本地部署清华大学KEG的...
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。 继续往下翻,配置...
在模型文件中的所设置的缓存路径默认设置都是~/.cache,~ 表示代码主目录,也就是当前登录用户的用户目录,例如C:/Users/XXX(这里是你的用户名)/,当本地部署时所有模型文件和配置文件均会放在~/.cache文件夹下,默认C盘会给占用大量的系统盘空间,并且无法很好的管理项目,因此我们要对其进行一个调整,让默认缓存路径...
通过使用该平台,我们可以更加便捷地管理和维护ChatGLM-6B模型,并充分利用其强大的对话能力来为用户提供更好的服务。 例如,在模型训练阶段,我们可以利用千帆大模型开发与服务平台提供的训练资源和工具来加速训练过程;在模型部署阶段,我们可以使用该平台提供的部署模板和配置工具来快速部署模型服务;在模型监控和优化阶段,我...
3 chatGLM-6B本地部署 上文说过大模型的一个特点就是大规模参数,需要高规模大显存配置,而显存是需要资金的。调用chatGPT不仅需要资金还需要一些其他门槛。 但是现在有很多开发者,对自研的大模型进行开源,更好支持中文,更友好的部署环境。比如ChatGLM-6B。
ChatGLM-6B是一个基于General Language Model(GLM)架构的开源对话大模型,拥有62亿参数,支持中英文对话。与ChartGPT等商业模型相比,ChatGLM-6B不仅开源免费,而且可以在本地部署,无需依赖网络连接,为用户提供了更加便捷和灵活的使用方式。 二、本地安装电脑配置要求 为了顺利完成ChatGLM-6B的本地部署,您的电脑需要满足...
二、部署ChatGLM 1.执行命令 cdChatGLM-6B/# 执行web页面python web_demo.py# 执行api接口python api.py 2.本地代理访问地址 # 本地打开cmdssh-CNg-L6006:127.0.0.1:6006root@region-xx.seetacloud.com-p29999# 访问地址http://127.0.0.1:6006
这里的ChatGLM-6B是自定义名字,python的版本可以自行修改 随后进入Pycharm,点击文件>新建项目>先前配置好的解释器, 如下图选择, 选择预先配置好的解释器,点击···,选择conda环境。 然后在可执行文件那里选择··· 选择到你刚刚创建的虚拟环境目录下(也就是envs\环境名称)找到python.exe) 配置完毕后,打开Pycharm...
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...