在“web_demo_streamlit.py”的脚本注释中,提到如需更全面的网络演示,建议使用“composite_demo”。 现在我们切换到“autodl-tmp/ChatGLM3/composite_demo”文件夹,其中的内容如下图所示: 这部分代码的复现方法,官方的READMEChatGLM3/composite_demo at main · THUDM/ChatGLM3 (github.com)已经给出。 首先,通...
[大模型]GLM-4-9B-Chat WebDemo 部署 环境准备 在autodl平台中租一个4090等24G显存的显卡机器,如下图所示镜像选择PyTorch–>2.1.0–>3.10(ubuntu22.04)–>12.1 接下来打开刚刚租用服务器的JupyterLab, 图像 并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行演示。 pip换源和安装依赖包 # 升级pip python -m pip...
微调结束后进入ChatGLM-Efficient-Tuning目录,输入vim src/utils/config.py命令修改一下基础模型的文件位置,具体参考如下: 为了可以在浏览器中访问,我们回到ChatGLM-Efficient-Tuning目录输入vim src/web_demo.py, 划到最下面修改参数为share=True,参考如下: 现在可以运行微调后的模型了,输入python src/web_demo.py ...
启动网页版chatGLM 在源码文件夹,用vscode或其他工具打开web_demo_gradio.py文件。 然后将模型路径参数修改为你下载模型文件的地址,下图是我修好后的。 确保激活了chatglm虚拟环境后,启动网页版chatGLM: python3 web_demo_gradio.py 此时,如果提示缺少某个文件,则通过”pip3 install xxx“命令安装,安装完毕再执行...
可以通过web demo访问,如果与FAST GPT整合可以忽略此步骤。在root目录下创建web-demo文件夹 进入web-demo文件夹,从https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 拉取文件 进入/root/web-demo/ChatGLM2-6B执行pip install -r requirements.txt 修改web_demo.py,一共修改3处 把模型的地址修改为/root/chatglm2-...
默认的web_demo.py是使用FP16的预训练模型的,13GB多的模型肯定无法装载到12GB现存里的,因此你需要对这个代码做一个小的调整。 你可以改为quantize(4)来装载INT4量化模型,或者改为quantize(8)来装载INT8量化模型。这样你的显卡内存就够用了,而且可以支持你做各种对话了。
以web_demo.py为例 默认情况下,模型以 FP16 精度加载,运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果你的 GPU 显存有限,可以尝试以量化方式加载模型,使用方法如下: model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b",trust_remote_code=True).quantize(4).cuda() ...
1、首先,将chatglm-web,拷贝到:/home/work/chatglm3/下面。如下图所示 2、方法1:命令行模型Demo测试:进入到chatglm-web文件夹中,修改cli_demo.py文件中的模型路径地址,如下图所示 具体地,将上面的“THUDM/chatglm3-6b”修改成自己的模型文件路径,我们这里模型路径是在:/home/work/chatglm3/chatglm3-model...
由于要使用本地模型启动,所以我们需要把从Hugging Face Hub加载改为本地路径加载,打开cli_demo.py和web_demo.py文件,将这两行代码改为从本地文件目录加载预训练模型。 然后在终端输入python cli_demo.py就可以成功启动模型了,在cli_demo.py中,main函数启动一个无限循环,等待用户输入。用户可以输入文本与模型进行对...
在搭建API接口时,可以采用Flask或Django等Python Web框架。 创建Flask项目并初始化相关文件。 加载ChatGlm系列大模型,并创建模型预测函数。 定义API接口路由,如/predict用于接收用户输入并返回预测结果。 在路由函数中,读取用户输入并进行预处理,然后调用模型预测函数得到结果,最后返回给用户。 三、Demo界面的制作 Demo...