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…
写本文的目的就是记录在大模型部署过程中,碰到的种种问题以及如何解决的。方法不是最优的,2024年2月27日亲测有效。 为什么选择ChatGLM-6B?首先其是开源的,提供模型结构和权重。其次是由国内顶尖学府清华大学主导开发的,不用担心“卡脖子问题”,并能够很好支持中文。 本篇适合了解或熟悉git基本操作的人使用。 Chat...
ChatGLM-6B是一个基于General Language Model (GLM)架构的对话生成模型,具有62亿参数。该模型不仅具备优秀的语言理解能力,还能生成连贯、准确的回答,适用于多种对话场景。 ChatGLM-6B的特点 强大的语言理解与生成能力:ChatGLM-6B能够理解和生成复杂的对话内容。 轻量级的参数量:相较于其他大型模型,ChatGLM-6B具有更...
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)、history(对话历史)...
简介:本指南将指导您如何在消费级家用电脑上部署ChatGLM-6B大语言模型,这是一种开源的、支持中英双语问答的对话语言模型,基于General Language Model (GLM)架构,具有62亿参数。我们将重点介绍INT4量化级别下的部署,这样您可以在消费级的显卡上本地运行ChatGLM-6B。
Hugging Face Hub(模型地址):https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b 2.部署模型的基本流程(小白向) 2.1 从github上下载所需要启动模型的文件 模型启动对应的文件在github上的ChatGLM-6B已经给出,因此需要从github上下载文件夹 %cd /home/aistudio/work/ !git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B....
在自然语言处理领域,大型生成语言模型如ChatGLM-6B正逐渐成为研究和应用的主流。ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型,拥有62亿参数,能够理解和生成自然、流畅的对话文本。本文将从零开始,详细介绍如何在本地部署ChatGLM-6B语言模型,确保步骤详细且避免常见坑点。 一、ChatGLM-6B模型简介 ChatGLM...
三分钟轻松搭建本地大模型! Ollama + Open WebUI本地化部署大模型,知识库+多模态+文生图功能详解,超详细的教程,附安装包和安装文档! 19:12 基于LangChain和Ollama实现RAG,打造自己的专属知识库!免费、零成本、无限制、保护隐私、无需网络~小白入门必看的保姆级教程! 07:52 ChatGLM-6B模型部署与微调教程,...
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。
手把手教程:趋动云部署ChatGLM-6B 创建项目,配置PyTorch 2镜像: 创建一个新项目后,添加PyTorch 2 镜像, 添加ChatGLM-6B模型: 在添加数据这一步,选择chatglm-6b-230726模型,11G的模型文件就可以在项目中直接使用了 请注意添加后,该模型文件,所在的目录为/gemini/data-1,在后续设置中需要使用(在Python代码中填写...