确保你的计算机有足够的内存和存储空间来加载模型。 命令行Demo无法运行: 确保你的Python环境和依赖库已经正确安装。 检查cli_demo.py文件中的代码是否有误。 六、产品关联:千帆大模型开发与服务平台 在部署和运行ChatGLM-6B模型的过程中,如果你需要更多的资源和支持,可以考虑使用百度智能云的千帆大模型开发与服务平台。
1. 切换为本地模型路径 打开/tmp/ChatGLM-6B 下的 web_demo.py 文件。 更改如下两行代码。切换模型路径至本地目录,另外启用 MPS 后端运行模型。 -tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b",trust_remote_code=True)-model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b",trust_remote_code...
一种利用 langchain 实现的基于本地知识库的问答应用,目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。 实现过程:包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的 top k 个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起...
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 1. 如果你从Hugging Face Hub上下载checkpoint的速度较慢,可以只下载模型实现 GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 1. 然后从这里手动下载模型参数文件,并将下载的文件替换到本地的chatglm-6b目录下。 代码如下:...
将模型文件放入chatglm_6b的文件夹内 然后将两个文件夹压缩成zip格式。 注意:GLM模型的第一个模型文件(pytorch_model-00001-of-00008.bin)和最后一个文件(pytorch_model-00008-of-00008.zip)有过更新,请务必全部下载最新版本的镜像,并注意进行sha256校验以确保版本正确。
因为模型是单独文件夹存储的,所以需要修改启动脚本中读模型文件的代码 为了能从公网访问我们的ChatGLM,需要修改监听地址为0.0.0.0,端口为27777,这个是揽睿星舟平台的调试地址 修改步骤: 1.修改web_demo2.py文件中的模型路径,替换为模型的绝对路径,修改方法如下: ...
新建目录THUDM,并使用Modelscope下载模型文件到此文件夹中。 mkdir THUDM cd THUDM git lfs install git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git 步骤6:运行模型 现在你可以运行模型了。ChatGLM3-6B 提供了多种运行方式,包括命令行界面、Streamlit 界面和 REST API。
第1步：克隆 repo，跳过大文件 第2步：从清华云下载模型文件大文件，一个一个地下载是很麻烦的，注意下载完模型后需要与前面HuggingFace克隆下来的项目进行合并。为了解决网络问题和一个个下载繁琐的问题，langchain-chatglm为大家提供了从百度网盘下载的方式。#清华镜像下载地址：https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/...
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 对话脚本启动准备 1.调整模型文件的启动路...
免费部署一个开源大模型 MOSS 环境准备好了以后，就可以开始准备部署工作了。下载源码 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 安装依赖 cd ChatGLM-6B# 其中 transformers 库版本推荐为 4.27.1，但理论上不低于 4.23.1 即可pip install -r requirements.txt 下载模型 # 这里我将下载的模型文件放到...