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。...
ChatGLM-6B在DataLearner官方的模型卡信息:datalearner.com/ai-mode 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...
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...
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":...
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...
https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/issues/967 这是因为ctypes在Windows环境下的bug还没修复,python3.10目前还有问题。 需要对 [模型文件夹]\quantization.py 中的 ctypes.cdll.LoadLibrary相关代码 进行处理: # 搜索这句kernels=ctypes.cdll.LoadLibrary(kernel_file)# 替换为这句,也可以只是注掉上面那句#ker...
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。
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...
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...
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 ...