1. 部署API服务 若希望将ChatGLM-6B模型部署为API服务,可安装FastAPI和Uvicorn,并运行api.py: pip install fastapi uvicorn python api.py 默认部署在本地的8000端口,可通过POST方法进行调用。 2. 使用千帆大模型开发与服务平台 对于希望进一步简化部署流程并享受更多功能的用户,可考虑使用千帆大模型开发与服务平台。...
trust_remote_code=True, revision="") model = AutoModel.from_pretrained("D:\\data\\llm\\chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True, revision="").half().cuda() model = model.eval() response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[]...
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...
对于chatGLM-6B 就是把地址改成 chatGLM-6B 的地址就行。 因为两个项目的地址没什么差异,直接把上面地址中的 chatGLM2-6B 改成 chatGLM-6B 就可以了。 git 获取chatGLM2-6B > cd /D F:\_AI > git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B.git ... 略 > mkdir F:\_AI\ChatGLM2-6B\THU...
官方基于wsl的windows部署教程: https://github.com/ZhangErling/ChatGLM-6B/blob/main/deployment_windows.md 本教程基于: windows11 CUDA 12.1 Anaconda Anaconda对于配置单个AI可有可无,这是用来用于虚拟多个python环境,防止之后组合别的ai出现环境和包不匹配导致安装多AI失败的情况,比如拟声鸟需要的是python3.9,而...
今年一个比较热闹的话题就是大模型,最近因为一些原因,也需要开始接触一下,所以决定在windows上部署一个模型,然后去探索在工作中的使用。 chatglm-6b介绍 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。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上...
ChatGLM3 是由智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,继承了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性,并在此基础上进行了全面的性能提升和创新性功能扩展。 系统要求 操作系统:Windows、Linux 或 macOS。本教程使用Windows进行安装。
Windows系统:Windows 10及以上,推荐有NVIDIA显卡(最好NVIDIA显卡20系列以上) 显卡要求:显存必须6G以上GPU 一、搭建步骤 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: ...
windows平台搭建部署ChatGLM2-6b过程 代码下载:git clone https://github.com/yanceyxin/ChatGLM2-6B.git 2. cd 到 ChatGLM2-6B文件目录,打开README.md,解读配置过程,根据README.md进行部署; 3. 激活到自己的配置的conda虚拟环境:conda activate deeplearning ...
1、Windows+CPU方案的必备条件 2、运行部署CPU版本的INT4量化的ChatGLM-6B模型 总结 安装前说明 尽管ChatGLM-6B的GitHub上提供了安装部署的教程,但是由于其提供的代码、预训练模型、配置文件并不是统一在一个地方,因此对于一些新手来说很容易出现各种错误。