「部署环境」:CUDA Version 11.0,机器内存32G以上或者机器8G内存+8G显卡内存。 安装Miniconda, 1.1 获取安装包 「方法一」点关注 私信 「方法二」因为Miniconda自带python,所以要在官网下载python版本为3.10的Miniconda版本。下载地址为:https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html#linux-installers,具体截图如下。(...
ChatGLM-6B的开源仓库位于GitHub,通过以下步骤下载: 打开终端:在Linux系统中打开命令行终端。 克隆仓库:执行git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git命令,将ChatGLM-6B的代码库克隆到本地。 三、环境配置 1. 安装依赖 进入ChatGLM-6B的目录,执行以下命令安装必要的Python依赖: pip install -r requir...
笔者采用的是本地主机(Win10)系统+Linux服务器(Ubuntu),环境部署只需要Linux服务器,本地主机用于后续web界面访问。 Linux服务器有一张3090显卡,显存24g,内存大于32g,满足ChatGLM-6B推荐配置。 三、安装过程 3.1 方法一huggingface在线部署(不推荐) from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = Auto...
ChatGLM-6B int4的本地部署与初步测试 0. 前言 本次笔记是对于实习初期,初次接触到LLM大模型的一些记录。内容主要集中在对于环境的配置的模型的运行。 本人的硬软件配置如下: GPU: RTX3060 6GB显存 内存: 32GB 系统: Windows 11 1. Anaconda3 + Pycharm 的环境搭建 我使用的是Anaconda3 + PyCharm 的环境...
py或web_demo2.py文件中修改模型路径，并启动服务。最后，实现OpenAI接口适配。修改openai_api.py文件，更改模型文件路径以集成ChatGLM3-6B。启动服务并进行API调用测试。部署完成后，可实现模型的快速加载和使用。若时间允许，将集成对话、工具和代码模式的综合Demo部署计划在本周内完成。感谢您的关注！
1、环境说明 8v-32G-V100-16G linux - Centos 2、按装conda 创建文件目录 mkdir -p ~/miniconda3 拉取镜像 wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh-O~/miniconda3/miniconda.sh 启动脚本安装 bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3 ...
1、下载地址:https://www.anaconda.com/download/,选择自己机器对应的版本下载,我这里以Linux环境 2、安装:执行脚本bash Anaconda3-2022.5-Linux-x86_64.sh 创建python虚拟环境 1、创建虚拟环境:conda create --name xxx_name pyhton=3.8 # xxx_name 为创建的虚拟环境的名称 通过python指定相应的版本,这里需要>=...
Linux系统下查看GPU占用情况 nvidia-smi watch 代码语言:shell 复制 watch -n 2 --color gpustat --c 参考资料 Linux快速部署ChatGLM3-6B 大模型加载的参数介绍及推荐表 Linux系统下查看GPU占用情况 Dify docker 部署要搞清楚的两个文件 https://github.com/THUDM/ChatGLM3 原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者...
Windows 的 WSL 下部署 chatGLM-6B 准备环境 当前电脑配置:i5-6200u、8g内存、AMD M370(A卡难受) 用的cpu运行的,但配置实在不够,跑是能跑,慢死了。。。 首先,chatGLM-6B 不能直接在 Windows 中完成部署,需要使用 Linux 子系统,这就要求 windows 10 以上。
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。