下面2个步骤是不管你部署CPU还是GPU版本都需要做的。 1、下载官方代码,安装Python依赖的库 首先,我们需要从GitHub上下载ChatGLM的requirements.txt来帮助我们安装依赖的库。大家只需要在GitHub上下载requirements.txt即可。下载地址:github.com/THUDM/ChatGL 文件如下图所示: 这个文件记录了ChatGLM-6B依赖的Python库及...
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...
首先,从 Hugging Face Hub 下载模型需要先安装Git LFS [这里有详细的安装步骤](https://docs.github.com/zh/repositories/working-with-files/managing-large-files/installing-git-large-file-storage) 然后用git把模型拉到本地,这个步骤非常非常慢,我试了几次没成功。如果不成功,可以采用下面 *模型实现* + 手动...
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...
接下来,我们将进入部署步骤。首先,您需要从GitHub上克隆ChatGLM-6B的代码仓库。在终端中输入以下命令: git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 然后进入ChatGLM2-6B文件夹,激活虚拟环境。在macOS/Linux系统下输入以下命令: cd ChatGLM2-6B source venv/bin/activate 接下来,安装依赖。在终端中输入以下...
一、搭建步骤 1.首先下载项目:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B和模型:https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b 将模型放到项目的子文件中: 比如将项目放在D:\ChatGLM-6B;可以在ChatGLM-6B文件夹建立子文件夹chatglm-6b:将模型放到里面。
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: 修改前的路径 THUDM/chatglm-6b 修改后的路径 /home/user/imported_models/chatglm-6b 修改完后ctrl + s保存一下 4.5启动ChatGLM 在ChatGLM-6B目录下,命令行执行 ...
以下是对自己部署ChatGLM2-6B过程的一个记录 1. ChatGLM2-6B模型说明 看源码官方介绍就好了 GitHub - THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型 2. 本地硬件配置 Windows10系统 NVIDIA显卡:显存必须6G以上GPU;16G内存 3. 安装Cuda与Cudnn 在GPU上部署这个项目...
ChatGLM的部署,主要是两个步骤: 在Github上下载chatglm的库文件 在Hugging Face上下载模型参数与配置文件 ChatGLM包 从Github上看ChatGLM项目文件的结构来看,仅仅是包含三种部署方式的py代码与微调的py代码 而相关的实现细节,比如神经网络、激活函数、损失函数等具体的实现,并不在该项目源码中。
ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组(Knowledge Engineering Group (KEG) & Data Mining at Tsinghua University)发布的一个开源的对话机器人。根据官方介绍,这是一个千亿参数规模的中英文语言模型。并且对中文做了优化。本次开源的版本是其60亿参数的小规模版本,约60亿参数,本地部署仅需要6GB显存。