六、评估和优化性能运行推理后,您可以使用适当的评估指标对ChatGLM2-6B的性能进行评估。根据评估结果,您可以进一步调整配置参数或优化模型结构以获得更好的性能。总结:本地化部署ChatGLM2-6B需要一定的技术和经验。通过遵循上述指南,您应该能够成功地在本地环境中运行ChatGLM2-6B模型。请注意,根据您的具体需求和环境...
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,你可能需要CUDA和Cudnn。他们是英伟达的计算工具包。 需要说明在选择CUDA版本时,不需要选择最新...
# 本地加载模型,因为是笔记本,只有6G显存,所以选择加载运行chatglm2-6b-int4模型 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("E:\\ChatGLM2-6B\\models\\chatglm2-6b-int4", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("E:\\ChatGLM2-6B\\models\\chatglm2-6b-int4", trust_remote_...
py --model_name 模型名称 --device 设备类型 --port 端口号 这将启动一个本地服务器,监听指定端口上的请求,并提供对话接口服务。根据实际情况调整命令中的参数以适应您的部署环境。 使用接口:通过客户端应用程序或网页界面向部署的对话接口发送请求,即可使用ChatGLM2-6B中文对话大模型进行对话交互。根据您的需求设...
第一步:GitHub中下载ChatGLM2-6B 第二步:Hugging Face中下载ChatGLM2-6B 第三步:下载PyCharm社区版是免费的,专业版要付费的(安装过程省略) 第四步:把第一第二步下载的文件放到一起(如果你使用的是up打包好的,第一第二步请省略) 到这里前期准备就完成了 ...
实现了OpenAI格式的流式API部署。即如果您之前调用的是ChatGPT的接口,可以实现缝切换chatglm2-6b。具体实现方式如下: 1、进入到/home/work/chatglm2/chatglm2-web下面,修改openai_api.py的文件,更改模型文件路径,如若要修改服务端口,可以在下面修改port参数,这里修改成了8099端口。
实现了OpenAI格式的流式API部署。即如果您之前调用的是ChatGPT的接口,可以实现缝切换chatglm2-6b。具体实现方式如下: 1、进入到/home/work/chatglm2/chatglm2-web下面,修改openai_api.py的文件,更改模型文件路径,如若要修改服务端口,可以在下面修改port参数,这里修改成了8099端口。
问题三: ModuleNotFoundError: No module named 'transformers_modules.models/chatglm2-6b-int4'安装的 transformers 包的版本太新导致的。自己的版本 本地命令行执行 pip list,发现是 4.30.2 版本然后重新安装了 transformers 4.26.1 后,正常运行了参考的文章: http://lihuaxi.xjx100.cn/news/1299459.html?
1.拉取ChatGLM2-6B仓库 2.下载ChatGLM2-6B权重文件 3.本地调用ChatGLM2 4.命令行部署demo&streamlit网页部署demo 1.拉取ChatGLM2-6B仓库(参考网址:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B) git clone GitHub - THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型 ...
一、ChatGLM2-6B简介 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: 1.更强大的性能:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了GLM的混合目标函数...