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。 数据学习 3 次咨询 5.0 合肥工业大学...
2.1、启动服务 通过以上步骤,我们成功启动了ChatGLM-6B模型,并可以在服务器的JupyterLab中进行对话,下面我们将其部署为API服务,然后在本地进行使用。 同样ChatGLM-6B模型为我们提供了api.py文件,它实现了一个基于FastAPI框架API服务,其接收一个HTTP POST请求,该请求体包含文本生成所需的参数,如prompt(提示文本)、his...
五、千帆大模型开发与服务平台关联 在部署和优化ChatGLM-6B中文对话模型的过程中,千帆大模型开发与服务平台可以为我们提供有力的支持。该平台提供了丰富的模型开发、部署和优化工具,可以帮助我们更高效地完成模型部署工作。 例如,千帆大模型开发与服务平台可以支持模型的自动化部署和监控,确保模型服务的稳定性和可用性。...
3. 内存或显存不足 如果运行时提示内存或显存不足,可以尝试以下解决方案: 使用量化模型:下载并部署量化版本的ChatGLM-6B,以减少资源占用。 增加硬件资源:升级CPU、内存或GPU以满足模型运行需求。 六、实际应用 部署完成后,你可以通过命令行或Web界面与ChatGLM-6B进行交互。它可以用于聊天机器人、智能客服、知识问答...
例如,在智能客服场景中,可以利用ChatGLM-6B模型的理解能力和生成能力,为用户提供准确、及时的回答和解决方案。同时,结合曦灵数字人的形象和表现力,可以为用户带来更加生动、有趣的交互体验。 总之,新手在消费级GPU上本地部署ChatGLM-6B模型是一项具有挑战性的任务,但只要按照上述步骤进行操作,并结合实际需求进行优化和...
本篇将介绍使用DAMODEL深度学习平台部署ChatGLM-6B模型,然后通过Web API的形式使用本地代码调用服务端的模型进行对话。 一、DAMODEL-ChatGLM-6B服务端部署 DAMODEL(丹摩智算)是专为AI打造的智算云,致力于提供丰富的算力资源与基础设施助力AI应用的开发、训练、部署。目前给新用户提供了近100小时的免费4090算力可供使...
在推理框架选择方面,可以选择使用PyTorch、TensorFlow等深度学习框架进行推理。同时,也可以使用一些推理加速工具对推理过程进行优化,如TensorRT等。总之,部署ChatGLM-6B需要具备一定的硬件和软件环境以及模型训练和部署经验。在实际应用中,可以根据具体的需求和场景选择合适的部署方案,以达到最佳的效果。
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 安装前说明 尽管ChatGLM-6B的GitHub上提供了安装部署的教程,但是由于其提供的代码、预训练模型、配置文件并不是统一在一个地方,因此对于一些新手来说很容易出现各种错误。
【AI落地应用实战】DAMODEL深度学习平台部署+本地调用ChatGLM-6B解决方案,ChatGLM-6B是由清华大学和智谱AI开源的一款对话语言模型,基于GeneralLanguageModel(GLM)架构,具有62亿参数。该模型凭借其强大的语言理解和生成能力、轻量级的参数量以及开源的特性,已经成为在学
ChatGLM3 是由智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,继承了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性,并在此基础上进行了全面的性能提升和创新性功能扩展。 系统要求 操作系统:Windows、Linux 或 macOS。本教程使用Windows进行安装。