所以把自己的主力PC 做了一个双系统,然后挑一个开源大模型本地部署 首先挑一个能运行的开源模型,选中了ChatGLM2-6B 模型 ,由清华大学开源的中英双语对话模型 。部署门槛比较低,性能也错。 项目地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 硬件环境: CPU:i7-9700F 内存:DDR4 32G 显卡:2070S 8G 软件环境(...
然后从这里手动下载模型参数文件,并将下载的文件替换到本地的 chatglm2-6b 目录下。 将模型下载到本地之后,将以上代码中的 THUDM/chatglm2-6b 替换为你本地的 chatglm2-6b 文件夹的路径,即可从本地加载模型。 模型的实现仍然处在变动中。如果希望固定使用的模型实现以保证兼容性,可以在 from_pretrained 的调...
进入Hugging Face开源模型下载网站(https://huggingface.co/),搜索chatglm2即可找到对应模型。 将下载好的模型文件放入oobabooga目录下的models文件夹中,并新建一个名为chatglm2的文件夹用于存放模型文件。然后,在oobabooga webUI页面中点击model选项卡,选择chatglm2-6b模型,并勾选load in 8bit和trust remote code两...
一、ChatGLM2-6B模型简介 ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本,它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,引入了更强大的性能、更长的上下文、更高效的推理以及更开放的协议等新特性。这些特性使得ChatGLM2-6B在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。 二、本地安装电...
()# 如果内存不足,可以直接加载量化后的模型model =AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b-int4",trust_remote_code=True).cuda()# 如果没有 GPU 硬件的话,也可以在 CPU 上进行对话,但是对话速度会很慢,需要32GB内存(量化模型需要5GB内存)model =AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b",...
安装git LFS,先下载,然后本地运行 # chatglm2-6b 15G左右 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b # chatglm2-6b-int4 4G左右 git clone https://huggingface.co/THUDM/codegeex2-6b-int4 1. 2. 3. 4. 下载完成之后,选择加载本地模型运行 ...
下载模型 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 ...
将下载好的模型文件放入oobabooga目录下的models文件夹中(F:\one-click-installers-main\text-generation-webui\models ),这时建议在该文件夹中新建一个文件夹并改名为chatglm2,再将文件放入chatglm2文件夹中。 接下来就是模型的加载了。oobabooga webUI页面中点击model选项卡,将模型选择为chatglm2-6b后再将load...
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...
项目文件夹 /home/jp/wzk/chatglm2-6b-int4/ChatGLM2-6B 模型文件夹 /home/jp/wzk/chatglm2-6b-int4/chatglm2-6b-int4 项目文件夹: 模型文件夹 启动项目 在项目的目录下,我们利用现成的直接启动:web_demo.py #先打开看一眼vim web_demo.py ...