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、本地安装电脑配置要求 在开始安装之前,...
一、准备工作在开始部署之前,你需要准备以下工具和软件: 个人电脑:具备足够的内存和存储空间,建议使用64位操作系统; Python环境:安装Python 3.6及以上版本,确保pip包管理器可用; CUDA:如果电脑支持NVIDIA显卡,可以安装CUDA工具包以加速模型推理; 下载ChatGLM2-6B模型:从官方网站或GitHub仓库下载ChatGLM2-6B模型文件。二...
8. 下载ChatGLM2-6B模型下载链接(Huggingface):https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b/tree/main (注:清华大学云盘:清华大学云盘https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/674208019e314311ab5c/?p=%2Fchatglm2-6b&mode=list) 清华大学云盘里的少了配置文件,缺少的文件需要从Huggingface完整下载下来 Huggingface中...
(1)创建conda的虚拟环境,指定Python的版本: conda create -n chatglm2-6b python=3.8 (2)激活环境: conda activate chatglm2-6b (3)下载torch的gpu版本以及依赖包: pip install -r requirements.txt 2.3 下载chatglm2-6b-int4的模型文件 从(https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4/tree/main)下...
ChatGLM2-6B 使用了GLM的混合目标函数,经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,评测结果显示,相比于初代模型,ChatGLM2-6B 在 MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM8K(+571%) 、BBH(+60%)等数据集上的性能取得了大幅度的提升,在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。
在当今人工智能技术日新月异的时代,ChatGLM2-6B作为一款由清华大学开源的支持中英双语的对话语言模型,凭借其62亿参数的庞大规模和1.4T中英标识符的预训练,已经能够生成相当符合人类偏好的回答。本文旨在指导用户如何在个人电脑上高效部署ChatGLM2-6B中文对话大模型,以便进行本地化的对话交互。 一、硬件与操作系统要求 ...
和方法1类似,这里也主要是修改web_demo2.py配置文件,将“THUDM/chatglm2-6b”修改成自己的模型文件路径。然后执行以下命令,直接就可以启动该脚本了。另外,该种方式可以直接通过命令指定服务的端口、IP地址。 代码语言:javascript 复制 streamlit run web_demo2.py--server.address='0.0.0.0'--server.port=8099 ...
(看 ChatGLM-6B 官方文档有量化模型的设置,猜测可以让更少的硬件也能运行起来,我没仔细研究。) 第一次运行的时候,就按了回车,选择默认 cpu-basic 硬件配置,就没运行起来。 如果直接输入:t4-medium,会提示需要添加一个付款方式:You must add a payment method to your account 。...
基于anaconda中虚拟环境下ChatGLM2-6B的本地部署以及安装教程! - 学算法的mimo于20230705发布在抖音,已经收获了761个喜欢,来抖音,记录美好生活!