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。 ChatGLM-6B本地部署展示效果 二、准备工作 2.1 文档参考 ChatGLM-6B的github repo链接(提供文档以及网页资源): THUDM/Chat...
安装部署ChatGLM-6B所必需的软件。 sudo yum install tmux git git-lfs wget curl gcc gcc-c++ tar unzip hwloc python38 安装Python 3.8。 系统自带的Python版本为3.6,不满足部署ChatGLM-6B的最低版本要求,因此需要安装Python 3.8。 sudo update-alternatives --config python 运行过程中,请输入4,安装Python 3.8。
ChatGLM-6B模型提供了api.py文件,实现了一个基于FastAPI框架的API服务。该服务接收一个HTTP POST请求,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)、max_length(生成文本的最大长度)、top_p(采样时的累积概率阈值)和temperature(采样时的温度参数,影响生成文本的随机性)。 在终端cd进入Chat...
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)...
使用量化模型:下载并部署量化版本的ChatGLM-6B,以减少资源占用。 增加硬件资源:升级CPU、内存或GPU以满足模型运行需求。 六、实际应用 部署完成后,你可以通过命令行或Web界面与ChatGLM-6B进行交互。它可以用于聊天机器人、智能客服、知识问答等多种场景。 结语 通过本文的介绍,相信你已经掌握了免费部署ChatGLM-6B的基...
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…
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; ...
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
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...
在人工智能领域,ChatGLM-6B作为一款开源的、支持中英双语的对话语言模型,因其基于General Language Model(GLM)架构和拥有62亿参数而备受关注。该模型结合了模型量化技术,能够在消费级显卡上进行本地部署,非常适合个人学习和项目实践。接下来,本文将为大家提供一份详细的ChatGLM-6B部署教程。 一、环境配置 首先,我们需要...