tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b",trust_remote_code=True)model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b",trust_remote_code=True).half().cuda() huggingface平台与ChatGLM 在ChatGLM的部署过程中,需要在huggingface平台上下载模型参数以及配置初始化文件。而这些配置文件,transformer...
INT4量化的预训练文件下载地址:huggingface.co/THUDM/ch 需要注意的是,在GitHub上,官方提供了模型在清华云上的下载地址,但是那个只包含预训练结果文件,即bin文件,但实际上ChatGLM-6B的运行需要模型的配置文件,即config.json等,如下图所示: 因此建议大家全部从HuggingFace上下载所有文件到本地。上述文件全部下载之后保...
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/674208019e314311ab5c/?p=%2F&...
“This share link expires in 72 hours. For free permanent hosting and GPU upgrades, run `gradio deploy` from Terminal to deploy to Spaces (https://huggingface.co/spaces)” 意思:“这个地址只有72小时,如获得永久的地址,需要运行 gradio deploy 命令来部署到 huggingface 的空间上。 开一个命令终端,试...
网络连接问题:无法连接到HUGGINGFACE.CO网站,导致模型无法下载和更新。这可能是由于网络设置、防火墙或代理服务器等问题引起的。 镜像下载问题:AOTODL镜像可能没有正确下载,导致模型无法正常使用。这可能是由于Docker镜像管理不当或镜像源有问题引起的。 环境配置问题:用户环境可能没有正确配置,导致模型无法正确加载。这可能...
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。 提示:模型比较大,下载需要等待。
清华的6B的GPT模型ChatGLM在HuggingFace 有一个在线的Demo地址 有兴趣的同学可以去测试一下,中文效果挺不错的。 🔗 http://t.cn/A6C3W378 比如我让它写一篇文章:“请帮我写一篇介绍ChatGLM的文章,包含和ChatG...
Hugging Face Hub(模型地址):https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b 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 模型启动对应的文件在github上的ChatGLM-6B已经给出,因此需要从github上下载文件夹 %cd /home/aistudio/work/ !git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B....
其中模型文件(大于 1G 的)如果下载速度慢,可以在国内清华云源中单独下载这几个模型文件(其他这个源没有的文件还是需要在 huggingface 上下载):https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/fb9f16d6dc8f482596c2/ 最后model文件夹内应该如下显示: 相关库安装 在终端下打开ChatGLM-6B安装的目录,然后运行下面命令,安装相关库...
使用HuggingFace的pipeline:通过调用HuggingFace的pipeline接口,加载ChatGLM2-6B或ChatGLM-6B模型,输入对话文本,即可得到对话回复。 使用HuggingFace的model和tokenizer:通过调用HuggingFace的model和tokenizer接口, 加载ChatGLM2-6B或ChatGLM-6B模型和分词器,对输入文本进行编码,使用模型进行生成,再对输出文本进行解码。