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。
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) model =Noneifgpu_id =='-1':ifquantize ==8:print('CPU模式下量化等级只能是16或4,使用4') model_name ="THUDM/chatglm-6b-int4"elifquantize ==4: model_name ="THUDM/chatglm-6b-int4"model = AutoMod...
五、千帆大模型开发与服务平台关联 在部署和优化ChatGLM-6B中文对话模型的过程中,千帆大模型开发与服务平台可以为我们提供有力的支持。该平台提供了丰富的模型开发、部署和优化工具,可以帮助我们更高效地完成模型部署工作。 例如,千帆大模型开发与服务平台可以支持模型的自动化部署和监控,确保模型服务的稳定性和可用性。...
3.2 方法二本地离线下载部署(推荐) 四、使用方法 4.1 Shell调用 4.2 Web调用 4.3 其他调用 五、总结 一、前言 大模型小白一枚,望大佬不吝赐教。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...
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。
部署ChatGLM-6B的第一步是在丹摩智算平台上创建GPU云实例。进入DAMODEL控制台,选择资源-GPU云实例,点击创建实例。在实例配置中选择付费类型为按量付费,选择单卡启动,并选择适合的GPU型号,例如NVIDIA GeForce RTX 4090。 2.2 模型准备 启动环境后,使用git克隆ChatGLM-6B项目。如果遇到GitHub连接问题,可以选择gitcode站点...
二、部署环境准备 在部署ChatGLM3-6B之前,我们需要准备相应的硬件和软件环境。硬件方面,由于ChatGLM3-6B需要较大的显存支持,因此建议选择RTX3090、RTX4090等高端显卡。软件方面,我们需要安装Miniconda、PyTorch等依赖库。 安装Miniconda:Miniconda是一个用于管理Python环境和依赖包的工具。你可以从Miniconda的官方网站下载并...
接下来,我们将进入部署步骤。首先,您需要从GitHub上克隆ChatGLM-6B的代码仓库。在终端中输入以下命令: git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 然后进入ChatGLM2-6B文件夹,激活虚拟环境。在macOS/Linux系统下输入以下命令: cd ChatGLM2-6B source venv/bin/activate 接下来,安装依赖。在终端中输入以下...
部署 本文中假设工作目录为: /tmp ChatGLM 源码存放位置为:/tmp/chatglm-6b ChatGLM-6B 模型文件存放位置:/tmp/chatglm-6b/chatglm-6b 1. 创建虚拟&激活虚拟环境 conda create -n chatglmpython=3.10 conda activate chatglm 2. 下载 ChatGLM源代码 ...