2、方法1:命令行模型Demo测试:进入到chatglm-web文件夹中,修改cli_demo.py文件中的模型路径地址,如下图所示 具体地,将上面的“THUDM/chatglm2-6b”修改成自己的模型文件路径,我们这里模型路径是在:/home/work/chatglm2/chatglm2-model,修改之后结果如下: 最后,wq!保存修改信息。这里有一个需要注意点:尽可能...
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...
2、方法1:命令行模型Demo测试:进入到chatglm-web文件夹中,修改cli_demo.py文件中的模型路径地址,如下图所示 具体地,将上面的“THUDM/chatglm2-6b”修改成自己的模型文件路径,我们这里模型路径是在:/home/work/chatglm2/chatglm2-model,修改之后结果如下: 最后,wq!保存修改信息。这里有一个需要注意点:尽可能...
chatGLM2-6B的Github地址: chatGLM2-6B的模型地址:(需要科学上网 ) 其实主要的就是这7个bin大文件,存放的模型参数 chatglm2-6B模型参数 下载方式 手动下载! 下载完毕上传到租赁的GPU服务器就行,可能比较费流量 git lfs 工具——用来下载大文件的工具(受网络限制 ,可能需要多次尝试) ...
HuggingFace：https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 最新版本ChatGLM2-6B增加了许多特性：- 基座模型升级，性能更强大 - 支持8K-32k的上下文 - 推理性能提升了42% - 对学术研究完全开放，允许申请商用授权 值得一提的是，在中文C-Eval榜单中，ChatGLM2以71.1分位居榜首，碾压GPT-4。而最新版本ChatGLM2...
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和ChatGLM-6B具有一系列优势和限制,总结如下: 优点: 支持中英双语:两个模型均可进行中英文对话和互译,提供多语言交流能力。 性能强大:在多项对话任务中,ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B都有高准确度和流畅度,生成自然、有趣和实用的对话回复。
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...
ChatGLM2-6B是一种基于Transformer架构的开源双语对话语言模型,具有60亿参数,支持中英文两种语言。它基于GLM-130B模型进行优化,在大量无监督数据上进行预训练,并使用迁移学习和微调技术来提高对话性能。ChatGLM2-6B的主要特点包括: 强大的语言生成和理解能力:ChatGLM2-6B能够根据上下文生成连贯、有意义的回复,并理解复...