更强大的代码能力:基于 ChatGLM2-6B 基座语言模型,CodeGeeX2-6B 进一步经过了 600B 代码数据预训练,相比一代模型,在代码能力上全面提升,HumanEval-X评测集的六种编程语言均大幅提升 (Python +57%, C++ +71%, Java +54%, JavaScript +83%, Go +56%, Rust +321%),在Python上达到 35.9% 的 Pass@1 ...
2、修改第二处model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).cuda()其作用是将保存在相对路径THUDM/chatglm2-6b下的ChatGLM2-B6模型加载到CUDA上运行。如果你的主机上有可用的GPU,且支持CUDA,则无需修改上述代码,否则将其复制一行并注释原始代码,将代码中最后的.cuda()...
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上,ChatGLM2-6B具有更强大的性能、更长的上下文、更高效的推理等特性。 阿里云第八代Intel CPU实例 阿里云八代实例(g8i/c8i/r8i/hfc8i/hfg8i/hfr8i)采用Intel® Xeon® Emerald Rapid...
更强大的代码能力:基于 ChatGLM2-6B 基座语言模型,CodeGeeX2-6B 进一步经过了 600B 代码数据预训练,相比一代模型,在代码能力上全面提升,HumanEval-X评测集的六种编程语言均大幅提升 (Python +57%, C++ +71%, Java +54%, JavaScript +83%, Go +56%, Rust +321%),在Python上达到 35.9% 的 Pass@1 ...
CentOS7 上安装部署chatglm2-6b 按照说明文档,先按照了最新版本的Python,官网下载了最新的版本3.11后,一顿操作感觉分分钟就安装完了。 但是继续安装chatglm2-6b 所需的依赖包时,就遇到了N多坑点,为了解决这些坑点,耗时真的很长(按周计算的那种)。如果是CPU服务器,则至少需要30G内存。
ChatGLM2-6B 是清华与智谱合作开发的开源中英双语对话大模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,模型对话流畅、部署门槛较低。硬件最低需求,显存13G以上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。模型 量化 显存要求ChatGLM2
ChatGLM2-6B 是一个开源双语对话语言模型,支持 OpenAI API 接口方式调用。 服务配置信息 ChatGLM2-6B 服务为弹性伸缩部署的无状态服务,默认配置信息如下: 服务名 说明 容器规格 实例数量 服务端口 服务探活 服务类型 服务镜像 chatglm2-6b-cpu CPU 版 ...
随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型如ChatGLM2-6B已成为研究和应用的热点。ChatGLM2-6B作为清华大学开源的中英双语对话模型,不仅性能卓越,而且部署门槛相对较低。本文将详细介绍如何将ChatGLM2-6B模型部署到本地环境,让非专业读者也能轻松上手。 一、环境准备 1. 硬件要求 CPU:建议i7及以上处理器 内存:至少32G...
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上,ChatGLM2-6B具有更强大的性能、更长的上下文、更高效的推理等特性。 阿里云第八代Intel CPU实例 阿里云八代实例(g8i/c8i/r8i/hfc8i/hfg8i/hfr8i)采用Intel®Xeon®Emerald Rapids或...
首先点击「公共教程」-「大模型」,选择「快速部署 ChatGLM2-6b-32k」 页面跳转后,可以看到 README 有一个包含 4 步的讲解,点击右上角的「克隆」。 克隆后可以看到,点击右下角的「审核并执行」,然后点击「继续执行」。 待容器的状态变为「运行中」后,说明我们已经成功将该教程克隆到自己的工作空间并运行起来...