1 概述 ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6G…
部署前安装环境 1、下载官方代码,安装Python依赖的库 2、下载INT4量化后的预训练结果文件 Windows+GPU部署方案 1、Windows+GPU方案的必备条件 2、运行部署GPU版本的INT4量化的ChatGLM-6B模型 Windows+CPU部署方案 1、Windows+CPU方案的必备条件 2、运行部署CPU版本的INT4量化的ChatGLM-6B模型 总结 ChatGLM-6B是清...
2.部署模型的基本流程(小白向) 2.1 从github上下载所需要启动模型的文件 2.2 安装依赖环境 2.3 缓存文件的设置(重要操作) 1. 进入/home/aistudio/external-libraries/transformers/utils/ 2. 找到hub.py文件并打开,然后修改hf_cache_home变量中的cache位置为你想要放置的cache位置 2.4 预训练模型下载 2.5 对话脚本...
部署GPU版本的ChatGLM-6B需要安装cuda版本的torch,大家需要检测自己的torch是否正确,可以通过如下命令检查(下面是python代码): import torchprint(torch.cuda.is_available()) 如果以上代码输出的是True,那么恭喜你,你安装的是cuda版本的torch(注意,有显卡也需要大家下载cuda和cudann安装成功才可以,这部分大家可以去网上...
安装cudatoolkit:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 在C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI启动命令行:输入nvidia-smi可以看到cuda的版本。 如果提示类似“command not found”的信息,则CUDA没有成功安装或者没有正确添加环境变量。
一、DAMODEL-ChatGLM-6B服务端部署 1.1、实例创建 首先点击资源-GPU云实例,点击创建实例: 进入创建页面后,首先在实例配置中首先选择付费类型为按量付费,其次选择单卡启动,然后选择需求的GPU型号,本次实验可以选择选择:按量付费--GPU数量1--NVIDIA-GeForc-RTX-4090,该配置为60GB内存,24GB的显存。
ChatGLM-6B最新版模型环境部署及安装 源码下载 登录github官方地址下载源码或者直接使用git命令clone: git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git 1. 接着在源码所在文件夹下,新建model文件夹 模型下载 从hugging face下载所有文件下来,放到model文件夹内。
ChatGLM-6B Mac M1 Pro安装, 机器配置16G内存 官方文档: https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 1. 下载 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B cd ChatGLM-6B 下载模型https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b/tree/main git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b ...
等待5分钟左右,工作空间就创建好了,点击进入->JupyterLab进入服务器,接下来就准备ChatGLM的安装就行了 5.png 4.部署ChatGLM 4.1Git加速配置 为了避免git clone太慢,提前在命令行设置git学术资源加速 # 执行下面2条命令,设置git学术资源加速 git config --global http.proxy socks5h://172.16.16.39:8443 ...
在Ubuntu系统上部署ChatGLM-6B模型并进行量化,同时支持Nvidia显卡,需要经过一系列的步骤。以下是详细的操作流程:步骤一:环境准备首先,确保你的Ubuntu系统已经安装了Nvidia显卡驱动。如果还没有安装,你需要先下载并安装适合你显卡型号的驱动。为了方便起见,你可以使用Nvidia官方提供的.deb安装包。步骤二:安装依赖项接下来,...