3.2 方法二本地离线下载部署(推荐) 笔者本地Win系统可以下载模型和权重,并上传到服务器,此方法比较稳妥,对于网速比较严苛。模型大约由12g,1MB/s的网速情况下,上传需要2~3小时。接下来将按照github文档进行下载和安装,以下操作不额外说明的情况下都是Win系统。 步骤一,安装GIT IFS 文档如下: 下载地址如下: 安装完成...
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...
2.1、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...
一、环境配置 首先,我们需要准备一台配置较高的服务器或本地机器,确保模型的运行效率。以下是环境配置的具体步骤: 安装Python:前往Python官网下载并安装最新版本的Python。 下载ChatGLM项目:通过Git命令克隆ChatGLM-6B的官方仓库。打开命令行工具,输入以下命令: git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 安装...
接下来,我们将分步骤介绍部署过程。第一步:获取 ChatGLM-6B 模型首先,您需要从官方渠道获取预训练的 ChatGLM-6B 模型。确保您已下载了模型文件并将其保存在本地。第二步:安装 Ray 和相关依赖使用Conda 安装 Ray 和其他依赖项。打开终端并运行以下命令:conda install -c pytorch ray第三步:准备推理框架创建一个...
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: 修改前的代码 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() ...
部署gpu驱动 #下载rtx4060驱动https://www.nvidia.cn/drivers/lookup/ 步骤1:创建虚拟环境 打开终端cmd,安装并创建一个新的 Anaconda 环境。这将有助于隔离项目依赖项。 Anaconda 下载地址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2022.10-Windows-x86_64.exe ...
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...
前面步骤都完成后,chatGLM-6B 的准备工作就完成了,然后启动 demo 就可以了 启动chatGLM-6B 的demo python web_demo.py 或 python cli_demo.py chatGLM2-6B 项目地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B chatGLM2-6B 与一代的一样,不能直接部署到 windows 上,要通过 Linux 子系统才能顺利完成部署和...