【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...
reasonml # 模型默认以 FP16 精度加载,运行模型需要大概13GB 显存model =AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b",trust_remote_code=True).cuda()# 如果 GPU 显存有限,按需修改,目前只支持4/8bit 量化model =AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b",trust_remote_code=True).quantize(4).c...
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: +++++++++++++++...
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,...
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,还引入了更强大的性能、更强大的性能、更高效的推理、更高效的推理四大特性,本文将详细阐述如何本地部署、P-Tuning微调及在微调的效果。
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)。
sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run 本地化部署 # 创建本地模型文件目录 mkdir /THUDM/chatglm2-6b 本地下载的模型文件放入到该文件目录下 https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/674208019e314311ab5c/?p=%2Fchatglm2-6b&mode=list 进入hugging face官网下载其余配置文件上传到该文件夹内 ...
ChatGLM2-6B在个人电脑上部署中文对话大模型-3.png 按提示安装cuda-toolkit工具。 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.2.0/local_installers/cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run sudo sh cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run 运行以下命令,查看cuda是否可用。
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。
Windows 测试环境 gcc 版本为 TDM-GCC 10.3.0, Linux 为 gcc 11.3.0。在 MacOS 上请参考 Q1。 Mac 部署 对于搭载了 Apple Silicon 或者 AMD GPU 的 Mac,可以使用 MPS 后端来在 GPU 上运行 ChatGLM2-6B。需要参考 Apple 的 官方说明 安装PyTorch-Nightly(正确的版本号应该是2.x.x.dev2023xxxx,而不是 ...