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…
因为装过 chatGLM2-6B 的依赖了,所以这里也不知道单独部署 chatglm.cpp 是否需要安装 chatGLM2-6B 的依赖,大概是要的吧。 然后运行转换,把 F:\_AI\ChatGLM2-6B\THUDM\chatglm2-6b-int4 转换为 chatglm2-ggml.bin 文件 > python convert.py -i F:\_AI\ChatGLM2-6B\THUDM\chatglm2-6b-int4 -...
(8g模型)THUDM/chatglm-6b model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().quantize(4).cuda()【使用6GB显存】 (5g模型)THUDM/chatglm-6b-int4 model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True).half().cuda() (4.3...
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进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中...
项目地址:Github:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/Hugging Face Hub(模型地址):https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b 操作系统:Windows 7/python版本:python-3.8.8/独立
ChatGLM2-6B 是清华与智谱合作开发的开源中英双语对话大模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,模型对话流畅、部署门槛较低。硬件最低需求,显存13G以上1、不同量化等级的模型,对硬件要求不同,windows/linux均可。2、N卡配置比较简单,推荐使用N卡。模型 量化 显存要求ChatGLM2
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。
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进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中...
四、部署运行 先修改对应文件的内容,将红色框框改成自定义的chatglm2-6b-int4的路径。 运行模式: 1.api方式部启动,执行命令: python api.py 2.命令行方式启动,执行命令:python cli_demo.py 3.网页方式启动,执行命令:python web_demo.py 4. OpenAI 格式启动,执行命令:python openai_api.py ...