三、配置ChatGLM2-6B Conda虚拟环境 打开终端或命令提示符,并创建一个新的Conda虚拟环境。在命令行中输入以下命令:conda create -n chattgbm2_6b python=3.8 激活虚拟环境。在Windows上使用以下命令:conda activate chattgbm2_6b在macOS和Linux上使用以下命令:source activate chattgbm2_6b四、安装Pytorch在虚拟环...
【部署步骤】 首先在主目录任意文件夹中打开终端,将项目clone到本地后进入项目文件夹: gitclone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6BcdChatGLM2-6B 创建虚拟python环境并激活: sudoaptinstallpython3.10-venv python3 -m venv venvsourcevenv/bin/activate 激活成功后,用户名前方会有 (venv) 字样,代表已经激...
在完成ChatGLM2-6B的本地化部署后,您可以将其集成到各种应用场景中,如智能客服、知识问答、代码生成等。此外,您还可以考虑将ChatGLM2-6B与千帆大模型开发与服务平台等第三方平台结合,以获取更多的应用支持和资源拓展。 八、总结 ChatGLM2-6B的本地化部署是一个复杂但充满挑战的过程。通过本文的指南,您应该能够成...
mv ChatGLM2-6B_linux_x86_64 /opt/ChatGLM2-6B 进入ChatGLM2-6B目录,并执行以下命令以设置环境变量: cd /opt/ChatGLM2-6B source ChatGLM2-6B_env.sh 启动ChatGLM2-6B应用程序,检查是否能够正常工作。可以使用以下命令启动ChatGLM2-6B: /opt/ChatGLM2-6B/bin/ChatGLM2-6B.sh &在Linux下安装过程中,...
https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B huggingface官网: https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 2、教程开始: ===硬件最低需求=== 1.不同量化等级的模型,对硬件要求不同,windows/linux均可。 2.N卡配置比较简单,推荐使用N卡。(A卡目前可使用ROCm在linux中部署) 3.显存要求: ...
python部署测试(1684x开发板) 编译模型 1.进入chatglm2-tpu/python_demo目录进行编译 如果要编译SoC环境,则修改CMakeLists.txt为以下内容:【 CMakeLists.txt在上一级目录 】 2.编译 编译成功会生成ChatGLM2.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so,之后将chatglm2-6b.bmodel放到python_demo目录下。
ChatGLM2-6B是清华大学开源的一款支持中英双语的对话语言模型。经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,具有62 亿参数的 ChatGLM2-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。
ChatGLM2-6B本地化部署 一. 背景介绍 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:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用...
之前简单用过chatglm6B 1和2代 玩这些的一般是在linux部署比较多，Windows不太方便。我看你的显示gcc...
https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 一个在各个方面和chatGPT4媲美的中国语言对话模型,主要是可以本地化部署,对于配置要求不是太高,不需要GPU的情况下速度还行,可以在各个平台上运行,本文是在centos7上安装运行,支持网页Demo、命令行Demo、API部署。