启动WebUI服务 首先修改程序中的模型目录,在下载程序中找到文件 composite_demo/client.py,修改 MODEL_PATH 为你的模型存放地址。 然后进入 ChatGLM3-6B 程序的根目录(根据自己的部署来),激活Python虚拟环境: cd /root/ChatGLM3 conda activate chatglm3-6b # conda如果不行就使用 source activate chatglm3-6b ...
因为ChatGLM的网页Demo实在不好用就拿ChatGPT的改了一下。下载模型后放在根目录即可(注意文件夹名应该是chatglm-6b),如果是通过网盘下载的直接运行bat文件就好,通过git下载的看一眼readme就行了。然后关于硬件,我强烈不建议使用CPU运行,内存占用极高且速度极慢。GPU虽
1、体验 高性能应用服务HAI 一键部署 ChatGLM2-6B 2、启动 ChatGLM2-6B WebUI 进行简单的对话 3、开发者体验 JupyterLab 进行 ChatGLM2-6B API 的配置调用 1、配置高性能应用服务 HAI 点击前往体验HAI,登录 高性能应用服务 HAI 控制台 ③ . 点击 新建 选择 AI模型,输入实例名称 温馨提示:如果没有进阶型...
体验高性能应用服务 HAI 一键部署 ChatGLM2-6B。 启动Gradio WebUI 进行对话生成。 步骤一:快速部署 1. 登录高性能应用服务 HAI 控制台。 2. 单击新建,进入高性能应用服务 HAI 购买页面。 选择应用:目前提供 AI 框架、AI 模型两类应用,请根据实际需求进行选择。 地域:建议选择靠近目标客户的地域...
ChatGLM详细信息可见github的THUDM/ChatGLM-6B项目,如果希望快速部署WebUI可使用Akegarasu/ChatGLM-webui或是寻找一些已有的一键安装包,搭配贝锐花生壳就能在没有固定公网IP、不设置网关/路由的情况下进行远程访问。 以下是局域网主机安装ChatGLM-webui+贝锐花生壳实现快速远程访问的整体流程: ...
接着再运行python webui.txt即可打开langchain chatGLM2的界面 可以与LLM模型对话,也可加载知识库,加载bing 另有朋友反应此时会出现 ValueError: If you want to offload some keys to `cpu` or `disk`, you need to set `llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=True`. ...
1.秋叶方法:这个用到了[参考2]中秋叶的WebUI项目,这个在本地部署时候很好用。但是在Colab环境中,因为脚本运行环境的原因,检测不到在Colab中运行,需要打开gradio的Share选项,导致流量要经过gradio的服务器,使得体验很差。 秋叶方法(这个也是流式聊天) 2.WSH方法:这个是按Colab风格来写的,使用了自带的ipywidget的...
运行ChatGLM3-6B WebUI demo 首先,请先安装依赖软件包: pip install gradio mdtex2html streamlit -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 然后,运行命令,配置环境变量: 若系统中有集成显卡,请执行下面的命令,保证英特尔独立显卡是“xpu”指代的计算设备。
选择镜像部署AI-Web应用。 镜像选择 在PAI平台镜像列表中选择chatglm-webui;镜像版本选择1.0。 说明:由于版本迭代迅速,部署时镜像版本选择最高版本即可。 运行命令 选择镜像版本后系统自动配置运行命令python webui/webui_server.py --listen --port=8000和端口号:8000。 其中:命令行参数--listen用于将WebUI服务或...
启动ChatGLM的webui界面 12.png 看到http://0.0.0.0:27777字样说明成功启动了 5.使用 我们需要从浏览器访问刚部署的服务,回到揽睿星舟平台 在工作空间页面上点击自定义服务拷贝调试链接,然后把拷贝的链接在浏览器上打开 13.png 14.png 然后你就可以在这个页面开始对话了 ...