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。 继续往下翻,配置...
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。
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6GB显存)。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。 本文...
首先是下载源码:双语对话大模型 随后下载对应的权重文件,这里我们使用的是Hugging Face提供的模型权重文件,但由于该网站需要,所以可以使用该网站的镜像网站:Hugging Face镜像网站,将ChatGLM-6B项目下载到本地: 环境部署 该项目使用python语言开发,这里建议python>=3.9,环境创建完成后激活进入: conda create -n chatgpt ...
最近清华开源了ChatGLM-6B模型,想到了可本地部署这个模型,但是我本地显卡内存不够,然后就想用飞桨的studio来部署这个模型 - 飞桨AI Studio
下面,我们将详细介绍如何在本地部署ChatGLM-6B模型。一、准备工作 安装Python和pip:确保您的计算机上已安装Python和pip。您可以通过在终端输入以下命令来检查它们是否已安装: python --version pip --version 如果未安装,请访问Python官网下载并安装最新版本的Python。 安装依赖项:在终端中输入以下命令来安装部署Chat...
将模型下载到本地之后,上代码中的 THUDM/chatglm-6b 替换为你本地的 chatglm-6b 文件夹的路径,即可从本地加载模型。 在这里插入图片描述 5.模型调用 5.1 代码调用 代码语言:javascript 复制 from transformersimportAutoTokenizer,AutoModel tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b",trust_remote...
综上所述，ChatGLM-6B模型是一个基于GLM架构的中英双语对话语言模型，它具有62亿参数，并且可以在消费级的显卡上进行本地部署。该模型在多个对话机器人相关的任务上都表现出了优异的性能，可以为对话机器人的研发和应用提供了一个强大而灵活的工具。清华大学KEG实验室与智谱AI公司表示，他们将持续改进和优化ChatGLM-...
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 6GB 显存)。 从零环境开始配置 1、安装 python
要在本地部署,我首先要准备一个运行环境。我了解到huggingface网站上的模型兼容Linux系统的居多,作为Windows用户,我选择了在WSL(Windows Subsystem for Linux)上部署。教程上用的是Linux的发行版Debian,所以我用的也是这个,这些可在Windows自带的微软商店上安装。