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。...
持续更新:ChatGLM-6B是一个不断更新的模型,建议您定期关注GitHub上的更新动态,以便及时获取最新版本的模型和特性。 八、产品关联:千帆大模型开发与服务平台 在本地部署ChatGLM-6B的过程中,如果您需要更专业的技术支持或定制化的开发服务,可以考虑使用百度智能云的千帆大模型开发与服务平台。该平台提供了丰富的AI应用和...
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…
API部署首先需要安装额外的依赖pip install fastapi uvicorn,然后运行仓库中的api.py:python api.py默认部署在本地的8000端口,通过POST方法进行调用curl -X POST "http://127.0.0.1:8000" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"prompt": "你好", "history": []}'得到的返回值为{ "response":...
https://github.com/ZhangErling/ChatGLM-6B/blob/main/deployment_windows.md (教程,后文提到的教程指的是这个,A卡可能要找额外的教程) https://developer.nvidia.com/cuda-downloads (CUDA Toolkit下载地址,下载时选择合适的系统和版本) 要在本地部署,我首先要准备一个运行环境。我了解到huggingface网站上的模型...
一、ChatGLM-6B模型介绍ChatGLM-6B是开源的自然语言对话模型,具有流畅的对话能力和较低的部署门槛。本指南将指导您在Windows 10系统上完成ChatGLM-6B的本地部署。二、本地安装电脑配置要求为了顺利完成ChatGLM-6B的本地部署,您的电脑需要满足以下配置要求: 操作系统:Windows 10 内存:8GB或以上 存储:50GB或以上 显卡...
ChatGLM-6B int4的本地部署与初步测试 0. 前言 本次笔记是对于实习初期,初次接触到LLM大模型的一些记录。内容主要集中在对于环境的配置的模型的运行。 本人的硬软件配置如下: GPU: RTX3060 6GB显存 内存: 32GB 系统: Windows 11 1. Anaconda3 + Pycharm 的环境搭建 我使用的是Anaconda3 + PyCharm 的环境...
modelscope下载:https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b 本篇文章我们主要介绍Windows 11操作系统上部署大模型服务。通过教程,希望帮助大家有效地完成部署流程,确保ChatGLM3-6B模型在Windows 11环境下运行顺畅。 ChatGLM相关的信息获取方途径 ...
部署主要参考$[2]$,其中也遇到了一定的问题,记录如下: 模型下载 模型需要使用Git LFS工具进行下载,由于之前在Windows环境下已经下载过模型文件,且文件较大,直接在系统内进行复制而没有重复下载(具体可以参考$[3]$)。WindowsPowerShell下载指令: gitclonehttps://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b ...
根据GitHub开源项目公开的信息,ChatGLM-6B完整版本需要13GB显存做推理,但是INT4量化版本只需要6GB显存即可运行,因此对于个人本地部署来说十分友好。遗憾的是,官方的文档中缺少了一些内容导致大家本地部署会有很多问题,本文将详细记录如何在Windows环境下基于GPU和CPU两种方式部署使用ChatGLM-6B,并说明如何规避其中的问题。