一、DAMODEL-ChatGLM-6B服务端部署 1.1、实例创建 首先点击资源-GPU云实例,点击创建实例: 进入创建页面后,首先在实例配置中首先选择付费类型为按量付费,其次选择单卡启动,然后选择需求的GPU型号,本次实验可以选择选择:按量付费--GPU数量1--NVIDIA-GeForc-RTX-4090,该配置为60GB内存,24GB的显存。 继续往下翻,配置...
ChatGLM-6B在DataLearner官方的模型卡信息:https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/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...
在模型文件中的所设置的缓存路径默认设置都是~/.cache,~ 表示代码主目录,也就是当前登录用户的用户目录,例如C:/Users/XXX(这里是你的用户名)/,当本地部署时所有模型文件和配置文件均会放在~/.cache文件夹下,默认C盘会给占用大量的系统盘空间,并且无法很好的管理项目,因此我们要对其进行一个调整,让默认缓存路径...
通过使用该平台,我们可以更加便捷地管理和维护ChatGLM-6B模型,并充分利用其强大的对话能力来为用户提供更好的服务。 例如,在模型训练阶段,我们可以利用千帆大模型开发与服务平台提供的训练资源和工具来加速训练过程;在模型部署阶段,我们可以使用该平台提供的部署模板和配置工具来快速部署模型服务;在模型监控和优化阶段,我...
ChatGLM-6B作为一款开源的中文对话大模型,因其参数量适中、适合本地部署的特点,受到了广大开发者和AI爱好者的青睐。本文将详细介绍如何在消费级GPU上本地部署ChatGLM-6B模型,以便新手能够轻松上手。 一、硬件需求 要在消费级GPU上成功部署ChatGLM-6B,首先需要确保硬件满足一定的要求。以FP16精度的ChatGLM-6B为例,...
git:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 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...
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...
二、部署ChatGLM 1.执行命令 cdChatGLM-6B/# 执行web页面python web_demo.py# 执行api接口python api.py 2.本地代理访问地址 # 本地打开cmdssh-CNg-L6006:127.0.0.1:6006root@region-xx.seetacloud.com-p29999# 访问地址http://127.0.0.1:6006
这里的ChatGLM-6B是自定义名字,python的版本可以自行修改 随后进入Pycharm,点击文件>新建项目>先前配置好的解释器, 如下图选择, 选择预先配置好的解释器,点击···,选择conda环境。 然后在可执行文件那里选择··· 选择到你刚刚创建的虚拟环境目录下(也就是envs\环境名称)找到python.exe) 配置完毕后,打开Pycharm...