二、通过Web API实现本地使用 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...
在此基础上,我们可以实现一个基于 ChatGLM-6B 模型的简单对话系统,在本地通过命令行与 DAMODEL 部署好的模型进行交互。多轮对话示例代码如下: 代码语言:javascript 复制 importrequestsimportjson api_url="http://your-api-url"conversation_history=[]whileTrue:query=input("\n用户:")ifquery.strip().lower()...
最近ChatGLM-6B清华开源模型发布,之前玩ChatGBT觉得挺好玩,想着能不能自己本地用chatgpt,毕竟某些不可抗力因素使用ChatGBT比较困难,目前申请不了百度文心一言的模型API,因此想自己部署ChatGLM-6B来进行测试,由于本地电脑显存不够(最低都要6GB),所以只能来飞桨平台这里试试了~话不多说让我们进入部署的流程 1.1 硬件...
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...
本文就来分享下我的安装部署经验,包括本地和租用云服务器的方式,以及如何通过API调用大模型开发自己的AI应用,希望能解决一些下不去手的问题。 ChatGLM3-6B 本次部署使用的的大模型是ChatGLM3-6B,这个大模型是清华智谱研发并开源的高性能中英双语对话语言模型,它凭借创新的GLM(Gated Linear Units with Memory)架构...
ChatGLM-6B云服务器部署教程 目录 一、准备服务器 1.购买服务器 2.开机进入终端 3.进入终端 二、部署ChatGLM 1.执行命令 2.本地代理访问地址 2.1 结果如下 2.2 api接口一样操作 三、Fastapi流式接口 1.api_fast.py 1.2 将api_fast.py上传到服务器...
1. 部署API服务 ChatGLM-6B模型提供了api.py文件,用于实现基于FastAPI框架的API服务。用户可以在终端中运行该文件,将模型部署为API服务。部署成功后,DAMODEL平台会给出访问链接,用户可以通过该链接向模型发送HTTP POST请求。 2. 本地代码调用 用户可以在本地开发环境中编写代码,通过HTTP POST请求调用部署在DAMODEL平...
清华大学开发的ChatGlm系列大模型(包括ChatGlm-6b、ChatGlm2-6b和ChatGlm3-6b)以其出色的性能和广泛的应用场景受到了广泛关注。本文将详细介绍如何在本地部署这些大模型,包括API接口的搭建、Demo界面的制作以及流式与非流式处理的具体实现步骤。 一、准备工作 在部署ChatGlm系列大模型之前,需要先准备好以下工作: ...
但这些语言大模型动辄需要上百 G 显存,对于个人电脑实在是负担不起。而近期由清华大学推出的开源对话 AI——ChatGLM-6B,最低只要 6G 显存,使得用户可以在大部分消费级的显卡上进行本地部署,为广大 AI 爱好者带来了福音。发布不过短短两周,Github 已有 9.8K Star,受认可程度可见一斑。
3.3、部署ChatGLM 6B 3.3.1、下载源码 git clone https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM.gitcd langchain-ChatGLM 3.3.2、配置Python虚拟环境 确认您已经安装了 Python 3.8.13，可以在终端或命令行中输入 python3 -V 来检查。python3.8 -m venv env38 其中 env38 是您为该虚拟环境取...