1.在Github的ChatGLM2-6B详情内找到 从本地加载模型 后点击"以上代码会由 transformers 自动下载模型实现和参数。完整的模型实现在 Hugging Face Hub。如果你的网络环境较差,下载模型参数可能会花费较长时间甚至失败。此时可以先将模型下载到本地,然后从本地加载。"中的Hugging Face Hub跳转到Hugging Face Hub,默认...
chatglm2-6b的模型及文件(2023.9.7)chatglm2-6b的模型及文件(2023.9.7) 喜爱 0 更新日期为2023年9月7日,包含模型文件和压缩文件,压缩文件是其他的需求文件如readme(使用教程),解压后要放入同一目录下 zzw12343399 2枚 其他 互联网大模型智能问答自然语言处理 0 9 2023-09-07 ...
git clonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 下载的时候发现源代码很小,模型巨大,需要用git的LFS管理,请安装后,从huggingface中下载模型: pip install git-lfs git lfs install git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 或者指定文件夹也行 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2...
com/THUDM/ChatGLM2-6B cd ChatGLM2-6B pip install -r requirements.txt 下载模型 模型的国内官方下载地址:https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/674208019e314311ab5c/ 方式一:自动从HuggingFace下载模型(下载没问题,启动时使用量化模型可能也会显存不足,启动建议使用Web Demo方式) 代码语言:javascript 复制 from ...
执行完成后进入chatglm2-6b文件夹,需要把红框文件删除,通过wget命令重新下载。获取地址:wget批量下载:#1. 新建url.txt文件 2. 编辑url.txt,写入8个地址。 3. 执行wget -i url.txt 3.(可忽略)使用web demo访问模型:#可以通过web demo访问,如果与FAST GPT整合可以忽略此步骤。
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 5. 将模型下载到ChatGLM-6B文件夹内 6. 模型量化 默认情况下,模型以 FP16 精度加载,运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果你的 GPU 显存有限,可以尝试以量化方式加载模型,使用方法如下: # 按需在web_demo.py中修改,目前只支持 4/8 bit 量化 ...
首先需要下载本仓库：git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6Bcd ChatGLM2-6B 然后使用pip安装依赖：pip install -r requirements.txt，其中transformers库版本推荐为4.30.2，torch推荐使用 2.0 以上的版本，以获得最佳的推理性能。代码调用 可以通过如下代码调用ChatGLM2-6B模型来生成对话：>>> from ...
三、模型及项目下载 项目地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B(ChatGLM2-6B git clone下来即可) https://github.com/baichuan-inc/Baichuan-13B(百川13B) 模型地址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b(ChatGLM2-6B) https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat(百川13B) ...
ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上,ChatGLM2-6B 引入了如下新特性:更强大的性能、更长的上下文、更高效的推理、更开放的协议。
然后,手动下载模型参数文件,并将文件替换到本地的 chatglm2-6b 目录下。 地址:https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/674208019e314311ab5c/ 模型下载到本地之后,将以上代码中的 THUDM / chatglm2-6b 替换为本地的 chatglm2-6b 文件夹的路径,即可从本地加载模型。