1.3、模型启动 上传好预训练模型及解压后,我们就可以去启动python脚本运行了,ChatGLM-6B提供了cli_demo.py和web_demo.py两个文件来启动模型,第一个是使用命令行进行交互,第二个是使用本机服务器进行网页交互。 由于要使用本地模型启动,所以我们需要把从Hugging Face Hub加载改为本地路径加载,打开cli_demo.py和we...
使用pycharm或者其他IDE打开项目 1.启动web 运行web_demo.py,需要修改代码中的几个参数(模型地址/量化方式): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True) model= AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() 修改...
4.2 Web调用 4.3 其他调用 五、总结 一、前言 大模型小白一枚,望大佬不吝赐教。写本文的目的就是记录在大模型部署过程中,碰到的种种问题以及如何解决的。方法不是最优的,2024年2月27日亲测有效。 为什么选择ChatGLM-6B?首先其是开源的,提供模型结构和权重。其次是由国内顶尖学府清华大学主导开发的,不用担心“卡...
4.1、Web 模式启动 pip install gradiopython webui.py 启动完成后如下图所示，如在启动过程中遇到问题可以查阅官方仓库中的FAQ.md，启动端口可以根据需要在webui.py最末尾处修改。4.1.1、访问系统 直接访问系统可以看到默认提供的一个demo体验界面，该界面主要实现了以下基本功能：运行前自动读取configs/model_...
web的调用是基于Gradio; api的调用是基于fastapi; cli的调用是基于python解释器; Hugging Face Hugging Face平台的模型库如下: 除去与训练后的模型参数(xxx.bin)外,其余的文件是huggingface的文件结构。 微调 微调的解决方案一般是P-Tuning或LoRA;ChatGLM-6B是基于P-Tuning v2实现的微调,P-Tuning v2是基于连续提示(...
Web 模式启动 pip install gradiopython web_demo.py API 模式启动 pip install fastapi uvicornpython api.py 命令行模式启动 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官方文档。基于 P-Tuning 微调 Chat...
打开web_demo.py #一、如果模型位置不是默认path,修改如下位置: tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() ...
搭建ChatGLM-6B Web服务 使用ChatGLM-6B进行微调 如果您需要使用ChatGLM来搭建Web服务,您可以参考如下步骤进行操作。 远程连接ECS实例。 具体操作,请参见在Linux或macOS环境中使用用户名密码验证。 找到步骤二:在ECS实例上部署ChatGLM-6B环境中下载的ChatGLM-6B源码中的web_demo.py脚本,然后修改脚本代码。
容器实例开机完毕后,点击对应实例的 JupyterLab 进入一个Web管理界面。 在“启动页”这里点击“终端”,进入一个命令窗口。 首先需要设置下网络,用以加速访问Github。这是AutoDL实例才能使用的,本地无效。 source/etc/network_turbo 然后需要把代码下载到本地,使用Git即可。
启动完成后如下图所示,如在启动过程中遇到问题可以查阅官方仓库中的FAQ.md,启动端口可以根据需要在webui.py最末尾处修改。 4.1.1、访问系统 直接访问系统可以看到默认提供的一个demo体验界面,该界面主要实现了以下基本功能 【说明】:如果采用默认配置启动未量化的ChatGLM-6B,初始状态需要消耗13G的显存,如果显存不够的...