四、ChatGLM2-6B本地部署 ChatGLM2-6B支持多种本地部署方式,包括单机推理(API/CLI/GUI)、低成本部署(GPU量化部署/CPU及其量化部署/Mac部署/多卡部署)等。单机推理: API方式:通过编写API接口实现模型推理。 CLI方式:通过命令行界面实现模型推理。 GUI方式:通过图形用户界面实现模型推理,可以使用Gradio或Streamlit等工...
机器租用成功后,你会看到 8000 端口对应链接,这是 ChatGLM2-6B 默认的 api 接口,镜像已经设置了开机自启,也就是说现在可以直接调用这个接口使用 ChatGLM2-6B 了。 使用ChatGLM2-6B api 调用ChatGLM2-6B api 需要发送 POST 请求。前面租用机器我们自定义了 8000 端口,在租用页面可以获得对应的公网链接,比如:h...
四、ChatGLM2-6B本地部署 ChatGLM2-6B支持多种本地部署方式,包括单机推理(API/CLI/GUI)、低成本部署(GPU量化部署/CPU及其量化部署/Mac部署/多卡部署)等。单机推理: API方式:通过编写API接口实现模型推理。 CLI方式:通过命令行界面实现模型推理。 GUI方式:通过图形用户界面实现模型推理,可以使用Gradio或Streamlit等工...
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。
租用页面,搜索 ChatGLM2-6B,选择这个镜像,再点击租用即可。 机器租用成功后,你会看到 8000 端口对应链接,这是 ChatGLM2-6B 默认的 api 接口,镜像已经设置了开机自启,也就是说现在可以直接调用这个接口使用 ChatGLM2-6B 了。 使用ChatGLM2-6B api
在本文中,我们将向您展示如何将 ChatGLM2-6B 模型部署为 OpenAI API 服务。我们将分步骤进行,确保您能够轻松地完成部署并开始使用该服务。第一步:准备环境首先,您需要准备一个运行环境来部署 ChatGLM2-6B 模型。确保您的系统满足以下要求: Python 3.7 或更高版本 TensorFlow 2.4 或更高版本 OpenAI API 客户端库...
1、首先要有一个“openai.api_key”,这里直接输入个test进行测试即可。 2、还要有一个域名,这里设置的是“http://localhost:8000/v1” 3、用chatglm2-6b查询输入的文字 (4、输出总耗时) 总代码如下: import openai import time import json openai.api_key = 'test'openai.api_base= "http://localhost:...
ChatGLM2-6B-INT4 更新时间:2025-02-24 ChatGLM2-6B-INT4是在ChatGLM2-6B的基础上进行INT4 量化,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台集成快速检索、查看开发文...
下面是进入到了腾讯云,HAI服务页面。点击“新建”按钮来创建一个云服务器。 进行服务器的配置选择。 选择AI模型中的chatGLM2 6B,然后再输入一个实例名称,最后点击右下角的“立即购买”按钮就开始创建了。 这时候的状态是创建中。 等待几分钟后,状态为运行中就创建完成了。 然后点击“算力连接”,选择jupyter_lab。
ChatGLM2-6B API部署,为其他模型提示API接口 1. 为何需要API 当我们部署好ChatGLM后,就可以启动web_demo.py使用了。 但我们想结合LangChain时,就想到如果能把ChatGLM封装的像ChatGPT那样调用API,那样我们就可以把LangChain和ChatGLM解耦,就算以后我们要扩展或升级模型,只要重新封装新的API就行了。