需要注意的是,在GitHub上,官方提供了模型在清华云上的下载地址,但是那个只包含预训练结果文件,即bin文件,但实际上ChatGLM-6B的运行需要模型的配置文件,即config.json等,如下图所示: 因此建议大家全部从HuggingFace上下载所有文件到本地。上述文件全部下载之后保存到本地的一个目录下即可,我们保存在:D:\\data\\llm...
上传预训练模型及解压后,就可以启动python脚本运行了。 ChatGLM-6B提供了cli_demo.py和web_demo.py两个文件来启动模型,一个是使用命令行进行交互,另一个是使用本机服务器进行网页交互。根据需要修改代码,从本地文件目录加载预训练模型。 在终端输入python cli_demo.py或python web_demo.py就可以成功启动模型了。
打开 huggingface 页面(Hugging Face – The AI community building the future.ChatGLM-6B-int4 的 int4 量化过的模型,把所有模型文件下载到 …/model 目录下。 至此所有文件下载完毕,大文件夹 …/ChatGLM/ 下有 demo 和配置环境的相关代码,且包含小文件夹 …/ChatGLM/model,model 文件夹内存放模型相关文件。
首先，记录一下模型文件地址 pwd 进入basic_demo文件夹，编辑Web_demo_streamlit.py文件 cd basic_demo ...
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代码中填写模型路径)。
1.3、模型启动 上传好预训练模型及解压后,我们就可以去启动python脚本运行了,ChatGLM-6B提供了cli_demo.py和web_demo.py两个文件来启动模型,第一个是使用命令行进行交互,第二个是使用本机服务器进行网页交互。 由于要使用本地模型启动,所以我们需要把从Hugging Face Hub加载改为本地路径加载,打开cli_demo.py和we...
最近清华开源了ChatGLM-6B模型,想到了可本地部署这个模型,但是我本地显卡内存不够,然后就想用飞桨的studio来部署这个模型 玩了个蛇皮 1枚 BML Codelab 2.4.0 Python3 初级自然语言处理 2023-03-18 10:00:40 版本内容 Fork记录 评论(0) 运行一下 version7 2023-03-19 19:41:54 请选择预览文件 1.项目...
1.首先下载项目:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B和模型:https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b 将模型放到项目的子文件中: 比如将项目放在D:\ChatGLM-6B;可以在ChatGLM-6B文件夹建立子文件夹chatglm-6b:将模型放到里面。 提示:模型比较大,下载需要等待。
INT4量化的预训练文件下载地址:https:///THUDM/chatglm-6b-int4/tree/main 需要注意的是,在GitHub上,官方提供了模型在清华云上的下载地址,但是那个只包含预训练结果文件,即bin文件,但实际上ChatGLM-6B的运行需要模型的配置文件,即config.json等,如下图所示: ...