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...
1.项目启发 最近ChatGLM-6B清华开源模型发布,之前玩ChatGBT觉得挺好玩,想着能不能自己本地用chatgpt,毕竟某些不可抗力因素使用ChatGBT比较困难,目前申请不了百度文心一言的模型API,因此想自己部署ChatGLM-6B来进行测试,由于本地电脑显存不够(最低都要6GB),所以只能来飞桨平台这里试试了~话不多说让我们进入部署的...
# 因为前面改了模型默认下载地址，所以这里需要改下路径参数# 分别修改 web_demo.py、cli_demo.py、api.py 文件tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/mnt/workspace/chatglm-6b", trust_remote_code=True)model = AutoModel.from_pretrained("/mnt/workspace/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half...
1. 部署API服务 ChatGLM-6B模型提供了api.py文件,用于实现基于FastAPI框架的API服务。用户可以在终端中运行该文件,将模型部署为API服务。部署成功后,DAMODEL平台会给出访问链接,用户可以通过该链接向模型发送HTTP POST请求。 2. 本地代码调用 用户可以在本地开发环境中编写代码,通过HTTP POST请求调用部署在DAMODEL平...
2.启动api接口 同上修改模型地址/量化方式 python web_demo.py 3.启动命令行模式 同上修改模型地址/量化方式 python cli_demo.py 三、训练、验证模型 1.训练 安装依赖:pip install rouge_chinese nltk jieba datasets 创建train.json文件,格式: {"content": "你的问题?","summary": "你的答案。"} ...
使用api_server.py脚本部署API 下面的api_server.py和utils.py放在同级目录下 你需要在下描代码中修改你本地的模型路径,修改这个 MODELPATH = os.environ.get('MODELPATH', 'D:\LLM-GPU\chatglm3-6b') D:\LLM-GPU\chatglm3-6b 是我本地的路径,修改为你自己的。
API服务 如果要使用chatglm的api服务,首先需要安装支持api服务的依赖。使用这个命令来安装fastapi。 pip install fastapi uvicorn 之后再到根目录里对api.py修改一些参数, 最后直接在cmd里cd到根目录,输入python api.py就可以使用了。 enjoy it!
1. 为何需要API 当我们部署好ChatGLM后,就可以启动web_demo.py使用了。 但我们想结合LangChain时,就想到如果能把ChatGLM封装的像ChatGPT那样调用API,那样我们就可以把LangChain和ChatGLM解耦,就算以后我们要扩展或升级模型,只要重新封装新的API就行了。
pip install fastapi uvicorn python api.py 命令行模式启动 代码语言:javascript 复制 python cli_demo.py PS:因为这里使用的是 A10 GPU,显存绰绰有余,所以使用的是FP16(无量化)精度,INT8 与 INT4 精度的量化加载方式可以参考 GithubREADME 基于P-Tuning 微调 ChatGLM-6B ...
ChatGLM API申请:https://open.bigmodel.cn/ 算力云 注册可参考我的这篇文章 https://zhuanlan.zhihu.com/p/644911677 AutoDL是一个GPU租用平台,有各种型号的服务器可以选择。网络无要求,部署简单,比较稳定,价格也还好。 对电脑系统没有要求,无论是Mac电脑还是低配的windows电脑,完全云端部署,自己租服务器,浏览...