nvidia-docker run\-it\--volume=$XSOCK:$XSOCK:rw\--volume=$XAUTH:$XAUTH:rw\--volume=$HOST_DIR:$SHARED_DIR:rw\--env="XAUTHORITY=${XAUTH}"\--env="DISPLAY=${DISPLAY}"\--env='LANG=C.UTF-8'\--privileged=True\--network=host\--device=/dev/video0\-v /dev/bus/usb:/dev/bus/usb...
运行Gradio版WebUI export MODEL_PATH=/data/chatglm3-6b python /data/basic_demo/web_demo.py#提示缺frpc_linux_amd64_v0.2,并且只能上hf下载,算了反正不上,而且有替代的streamlit 运行streamlit版WebUI export MODEL_PATH=/data/chatglm3-6b streamlit run /data/basic_demo/web_demo2.py#芜湖,能正常启动...
docker cp chatglm3-6b 你的容器名称:/ chatchat在容器的/langchain-chatchat目录，进入容器，再进入c...
获取并运行Intel xFasterTransformer容器。 sudo docker pull intel/xfastertransformer:1.3.1sudo docker run-it--name xFT-h xFT--privileged--shm-size=16g--network host-v/mnt:/mnt-w/mnt/xFasterTransformer intel/xfastertransformer:1.3.1 1. 2. 当出现类似如下信息时,表示已获取并成功运行xFasterTrans...
Web UI 可以实现如下功能：运行前自动读取configs/model_config.py中LLM及Embedding模型枚举及默认模型设置...
启动WebUI 代码语言:javascript 复制 python web_demo.py 出现下面界面表明模型部署成功 03 — 部署LangChain 模型部署安装完成后,可以将刚才启动的程序停止,开始部署 LangChain。 LangChain:是现在最流行围绕大语言模型构建的框架,可用于聊天机器人、生成式问答 (GQA)、摘要等。
Docker 部署 开发部署 软件需求 1. 开发环境准备 2. 下载模型至本地 3. 设置配置项 4. 知识库初始化与迁移 5. 一键启动 API 服务或 Web UI 5.1 启动命令 5.2 启动非默认模型 5.3 多卡加载 5.4 PEFT 加载(包括lora,p-tuning,prefix tuning, prompt tuning,ia3等) ...
受langchain-ChatGLM启发, 利用LangChain和ChatGLM-6B系列模型制作的Webui, 提供基于本地知识的大模型应用. 目前支持上传 txt、docx、md、pdf等文本格式文件, 提供包括ChatGLM-6B系列、Belle系列等模型文件以及GanymedeNil/text2vec-large-chinese、nghuyong/ernie-3.0-base-zh、nghuyong/ernie-3.0-nano-zh等Embedd...
可以的,现在自动适配了两个 GPU。 启动方式:docker run -it --rm --runtime=nvidia --gpus all --network host -v /home/nodecloud/ptuning/chatglm-6b:/data/chatglm-6b langchain-chatglm-webui bash +---+ | NVIDIA-SMI 530.30.02 Driver Version: 530.30.02 CUDA Version: 12.1 | |---+--...
docker run -d -p 3009:3000 yidadaa/chatgpt-next-web --restart always 然后访问http://localhost:3009,点击左下角的设置按钮,修改ChatGPT Next的配置 然后测试,他已经回复了他是 总结: oneapi可以理解为把各种各样的大模型集成到一个平台,然后我们的应用去请求oneapi即可,你可以让别人注册用户然后卖额度等。