首先以管理员方式启动windows命令窗口,在搜索中输入cmd即可打开,输入以下命令,新建一个名字为ChatGLM的环境,并安装tensorflow-gpu版本。新建环境过程中选择y,进入下一步 conda create --name ChatGLM python==3.8.10 1. 接下来激活ChatGLM的环境 conda activate ChatGLM 1. 安装pytorch 如果电脑配置了GPU,要注意需...
如果是GPU部署，这里可以不用修改 修改完成后Ctrl+O保存，Ctrl+X退出 四、启动Chat GLM3-6B streamlit...
如果chatglm-6b模型下载失败,可以执行如下命令,从ModelScope中下载预训练模型。 git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/ChatGLM-6B.git chatglm-6b git -C chatglm-6b checkout v1.0.16 sed -i '33c from .configuration_chatglm import ChatGLMConfig' chatglm-6b/modeling_chatglm.py 查看当前目录。
总之,借助云服务器部署开源ChatGLM-6B,你可以轻松实现自己的ChatGPT应用。这将让你获得强大的语言处理能力,应对各种业务场景的需求。无论是自然语言处理任务、智能客服、问答系统还是自动翻译等应用,ChatGLM-6B都能为你提供出色的性能和灵活性。现在就来尝试云服务器部署开源ChatGLM-6B吧!相关文章推荐 文心一言API接入...
记录一些自己觉得关键的点 一.创建项目 pytorch2.0.1 python 39 二.配置环境 基本按照教程操作即可 三.运行代码 确实会内存不够,要Ctrl+C杀掉进程,外部访问地址加载会很慢
ChatGLM3 本次推出可手机部署的端测模型 ChatGLM3-1.5B 和 ChatGLM3-3B,支持包括Vivo、小米、三星在内的多种手机以及车载平台,甚至支持移动平台上 CPU 芯片的推理,速度可达20 tokens/s。精度方面 ChatGLM3-1.5B 和 ChatGLM3-3B 在公开 Benchmark 上与 ChatGLM2-6B 模型性能接近。
在本地部署开源语言模型chatglm6b后，如需增加输入字数上限，请按照以下步骤操作：1. 打开模型部署的配置文件。该文件通常名为`config.json`或`config.yaml`。2. 在配置文件中找到“max_length”参数。此参数用于控制模型的输入最大长度。3. 默认情况下，max_length的值为1024，即输入文本最多包含1024...
"api_base_url"应该替换为部署chatglm3-6b模型的远程服务器的实际URL。 "api_key"是如果远程服务器需要身份验证,你将在这里放置API密钥。将"your_api_key_here"替换为实际的API密钥。 "provider"是处理与远程服务器交互的提供者类的占位符。你需要实现或指定实际的提供者类,该类知道如何与你的远程服务器的API...
部署ChatGLM-6B 安装配置模型所需软件 远程连接该ECS实例。 具体操作,请参见通过密码或密钥认证登录Linux实例, 安装部署ChatGLM-6B所必需的软件。 sudo yum install tmux git git-lfs wget curl gcc gcc-c++tar unzip hwloc python38 1. 安装Python 3.8。
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b 说明 如果chatglm-6b模型下载失败,可以执行如下命令,从ModelScope中下载预训练模型。 ls -l 部署运行环境 在安装依赖包之前,建议您更换pip下载源以加速安装。 创建pip文件夹。 mkdir -p ~/.config/pip ...