今年6月份清华大学发布了ChatGLM2,相比前一版本推理速度提升42%。最近,终于有时间部署测试看看了,部署过程中遇到了一些坑,也查了很多博文终于完成了。本文详细整理了ChatGLM2-6B的部署过程,同时也记录了该过程中遇到的一些坑和心得,希望能帮助大家快速部署测试。另外:作者已经把模型以及安装依赖全部整理好了,获取...
ChatGLM2-6B是由智谱AI与清华KEG实验室发布的中英双语对话模型,具备强大的推理性能、效果、较低的部署门槛及更长的上下文,在MMLU、CEval等数据集上相比初代有大幅的性能提升。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台...
模型数据项目:https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b/tree/main 显卡内存为6GB,所以符合int4的模型。模型量化会带来一定的性能损失,ChatGLM2-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。 ~]# git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4 四、部署运行 先修改对应文件的内容,将红色...
另外:作者已经把模型以及安装依赖全部整理好了,如需,关注AINLPer公众号直接回复:chatglm2-6b 本文主要分为七个部分,分别为:显卡驱动安装、Python虚拟环境、ChatGLM2依赖安装、模型文件准备、模型加载Demo测试、模型API部署、OpenAI接口适配,具体如下图所示。只要机器显卡驱动已装,按步骤20分钟即可完成安装测试!
LangChain-ChatGLM2-6B的配置方法 将langchain-ChatGLM目录下的configs2中LLM 名称:LLM_MODEL = "chatglm-6b"中的chatglm-6b改为chatglm2-6b,即可运行,其他运行或修正方法同langchain-ChatGLM。 以上就是我在配置并使用LangChain-ChatGLM-6B中得到的报告,希望可以帮到大家。欢迎发私信与我共同讨论更多该领域的...
step3,构建ChatGLM2-6b环境 step4,在DSW中启动WebUI 写在后面 写在前面 随着ChatGPT代表的AI大模型的爆火,我一直在想,是否能把大模型的能力用于个人或者企业的知识管理上,打造一个私有的AI助手。它了解你的所有知识,并且不会遗忘,在需要的时候召唤它就能解决问题,就如同钢铁侠的贾维斯。但是受限于硬件成本、学习...
grant_type=client_credentials&client_id=[应用API Key]&client_secret=[应用Secret Key]' # 步骤二,调用本文API,使用步骤一获取的access_token,替换下列示例中的“调用接口获取的access_token”; curl -X POST 'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/chatglm2_6b_32k?
到此,所有需要的GPU环境,大模型都已经准备好了,接下来我们需要在python环境下跑大模型9. 安装相关依赖 在命令行窗口中,进入到刚才下载的ChatGLM2-6B源码目录下; 先激活刚刚创建的虚拟环境py310_chatglmconda activate py310_chatglm输入下面代码安装依赖pip install -r requirements.txt如果运行错误,可能部分依赖需要...
ChatGLM2-6B的升级部分 第一代的ChatGLM2-6B是一个非常优秀的聊天大语言模型。它的部署成本很低，完全版本仅需13GB显存即可进行推理，微调需要14GB显存，在消费级显卡即可使用。而其INT4量化版本则最低仅需6GB即可推理。相比较第一代，第二大的ChatGLM2-6B模型主要有四点升级：ChatGLM2-6B升级1：基座模型升级...