今年6月份清华大学发布了ChatGLM2,相比前一版本推理速度提升42%。最近,终于有时间部署测试看看了,部署过程中遇到了一些坑,也查了很多博文终于完成了。本文详细整理了ChatGLM2-6B的部署过程,同时也记录了该过程中遇到的一些坑和心得,希望能帮助大家快速部署测试。
快捷部署清华大模型 ChatGLM2-6B,一键搞定 HuggingFace Space 空间 终于部署成功!GPU 云环境搭建 ChatGLM2-6B 坎坷路 这次有朋友介绍阿里云也有机器学习PAI,其中交互式建模DSW,可以用来部署自己的模型和数据集。 先分享免费使用国产大模型 ChatGLM2-6B 对话的地址:...
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...
模型数据项目:https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b/tree/main 显卡内存为6GB,所以符合int4的模型。模型量化会带来一定的性能损失,ChatGLM2-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。 ~]# git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4 四、部署运行 先修改对应文件的内容,将红色...
图1 不同参数量化等级 chatglm2-6B对显存要求 部署流程 模型文件 首先明确:深度学习模型一般包含两个部分:分别是模型参数和模型结构。 模型参数:这是模型在训练过程中学习到的具体数值,它们用于表示模型中的连接权重和偏置项。深度学习模型通过不断地调整这些参数来使得预测结果接近于真实标签,从而完成模型的训练过程。
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。2...
模型地址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b(ChatGLM2-6B) https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat(百川13B) 四、安装及部署 所有相关文件和环境安装好后,开始运行模型。 1、首先进入相关项目文件夹,执行pip install -r requirements.txt,安装相关依赖 ...
在个人电脑上部署ChatGLM2-6B中文对话大模型需要一定的技术知识和准备工作。以下是一份详细的指南,帮助您顺利完成部署过程。一、准备工作 硬件要求:确保您的个人电脑具备足够的硬件资源,包括足够的内存、存储空间和处理器性能。根据模型大小和复杂性,建议使用高性能的计算机或笔记本电脑。 操作系统:确保您的操作系统为64...
在人工智能领域,大模型的本地化部署是实现高效、定制化应用的关键步骤。ChatGLM2-6B作为开源中英双语对话模型的佼佼者,其本地化部署更是备受关注。本文将深入探讨ChatGLM2-6B的本地化部署过程,为读者提供一份详尽的实践指南。 一、ChatGLM2-6B模型概述 ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本,...
以下是对自己部署ChatGLM2-6B过程的一个记录 1. ChatGLM2-6B模型说明 看源码官方介绍就好了 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...