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会有很多问题,本文将详细记录如何在Windows环境下基于GPU和CPU两种方式部署使用ChatGLM-6B,并说明如何规避其中的问题。
我本地已经创建了ChatGLM3-6b的python环境 python版本我设置的为:3.10.12 此处以新创建ChatGLM3-6b-32k为例: (base)C:\Users\icube-nj\workspce>condacreate-nChatGLM3-6b-32kpython=3.10.12WARNING:Acondaenvironmentalreadyexistsat'C:\Users\icube-nj\anaconda3\envs\ChatGLM3-6b-32k'Removeexistingenviro...
pip install tqdm(进度条显示库)三、下载ChatGLM-6B模型在GitHub上找到清华大学发布的ChatGLM-6B模型代码仓库,克隆到本地: git clone https://github.com/thunlp/ChatGLM-6B.git进入代码仓库后,下载预训练模型: python download_model.py四、启动ChatGLM-6B服务使用以下命令启动ChatGLM-6B服务: python server.py服...
from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True).float() model = model.eval() 保存修改后的文件,并在命令行中运行该文件,即可启动本地智能聊天服务 三、模型效果与应用 通过本地CPU环境部署的ChatGLM-6B量化模型,我们可以实现智能聊天功能。虽然与ChatGPT相比仍有一定的差距,但已经能够满...
怎么本地CPU部署ChatGLM3-6B 一、环境准备 内存≥32G CPU核心≥8核心 推荐系统:Ubuntu 22.03 LTS 博主这里使用48核心,32g内存,Ubuntu22来演示 二、下载代码和模型文件 首先安装Git和python apt-get install -y git git-lfs python3 python3-pip 下载代码文件并安装依赖...
ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组发布的一个类似ChatGPT的开源对话机器人,由于该模型是经过约1T标识符的中英文训练,且大部分都是中文,因此十分适合国内使用。 本文来自DataLearner官方博客:手把手教你本地部署清华大学KEG的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡版本和CPU版本的本地部署 | 数据学习者官方网站...
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会有很多问题,本文将详细记录如何在Windows环境下基于GPU和CPU两种方式部署使用ChatGLM-6B,并说明如何规避其中的问题。
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会有很多问题,本文将详细记录如何在Windows环境下基于GPU和CPU两种方式部署使用ChatGLM-6B,并说明如何规避其中的问题。
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会有很多问题,本文将详细记录如何在Windows环境下基于GPU和CPU两种方式部署使用ChatGLM-6B,并说明如何规避其中的问题。
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会有很多问题,本文将详细记录如何在Windows环境下基于GPU和CPU两种方式部署使用ChatGLM-6B,并说明如何规避其中的问题。