MODEL_PATH = os.environ.get('MODEL_PATH', '../finetune_chatmodel_demo/chatglm3-6b') #替换为自己服务器的路径 修改完成后,即可在终端执行该脚本 (base) root@autodl-container-78c3119b08-8d3dc225:~/autodl-tmp/ChatGLM3/basic_demo# python cli_demo.py 3.2 web_demo_gradio.py 对于“web_demo...
ChatGLM-6B: An Open Bilingual Dialogue Language Model | 开源双语对话语言模型 - ChatGLM-6B/web_demo_vision.py at main · gzlwz/ChatGLM-6B
ChatGLM-6B:开源双语对话语言模型 | An Open Bilingual Dialogue Language Model - ChatGLM-6B/web_demo2.py at main · tangmingze/ChatGLM-6B
1.启动web 运行web_demo.py,需要修改代码中的几个参数(模型地址/量化方式): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True) model= AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() 修改为: tokenizer = AutoTokenizer....
首先对web_demo.py做了简单改造,使得它能够在终端打印对话轮次、输入字符数、输出字符数、消耗时间,基本逻辑如下: importtime turns=0globalturns# 用计时代码 两面包夹芝士t0=time.time()# 此处对应原版第15行代码# response, history = model.chat(tokenizer, input, history)t1=time.time()turns+=1print(f'...
打开web_demo.py #一、如果模型位置不是默认path,修改如下位置:tokenizer= AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() ...
我直接从官方仓库下载了web demo的代码,然后在本地运行。 需要对 web_demo.py 进行一些修改,同样使用 int4 量化级别。 然后直接运行 web_demo.py 即可。 代码语言:javascript 复制 python-m web_demo 经过一段时间的模型加载后,可以通过浏览器访问http://localhost:7860/。
执行完成后进入chatglm2-6b文件夹,需要把红框文件删除,通过wget命令重新下载。获取地址:wget批量下载:#1. 新建url.txt文件 2. 编辑url.txt,写入8个地址。 3. 执行wget -i url.txt 3.(可忽略)使用web demo访问模型:#可以通过web demo访问,如果与FAST GPT整合可以忽略此步骤。
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。
3、下载demo: # 下载项目源代码 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B # 切换到项目根目录 cd ChatGLM-6B # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 安装回老版本gradio,解决输出内容未渲染html标签问题 pip install gradio==3.28.3 ...