第三步:创建 API 端点现在,您需要创建一个 API 端点来部署模型。在终端中运行以下命令以创建 API 端点: from openai import api_v2_client api_v2_client.create_api_endpoint('chatglm2-6b', 'your-api-key', model) 确保将 'your-api-key' 替换为您的 OpenAI API 密钥。这将创建一个名为 chatglm2-...
可以通过运行仓库中的openai_api.py进行部署: python openai_api.py 调用方式 import openai if __name__ == "__main__": openai.api_base = "http://localhost:8000/v1" openai.api_key = "none" for chunk in openai.ChatCompletion.create( model="chatglm2-6b", messages=[ {"role": "user",...
~]# git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4 四、部署运行 先修改对应文件的内容,将红色框框改成自定义的chatglm2-6b-int4的路径。 运行模式: 1.api方式部启动,执行命令: python api.py 2.命令行方式启动,执行命令:python cli_demo.py 3.网页方式启动,执行命令:python web_demo.py ...
GitHub - THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型 3. 实践过程 3.1. 启动API 我们按照官方给的方法,先执行以下命令安装依赖: pip install fastapi uvicorn 再启动api.py python api.py 如下图,启动过程跟web_demo.py区别不大 启动过程 3.2. 测试API 我们可以...
2、编辑相关文件设置模型位置 3、选择部署方式 1.api方式部启动,执行命令: python api.py 2.命令行方式启动,执行命令:python cli_demo.py 3.网页方式启动,执行命令:python web_demo.py 4、启动成功 五、微调 ChatGLM2-6B 微调改变AI自我认知
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。
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)宿主机拷贝chatglm2到容器内模型目录: docker cp chatglm2-6b 容器名:/容器内路径/models/chatglm2-6b 3)创建模型配置文件 : vi models/chatglm2-6b/config.pbtxt 包含各种参数,input,output参数,模型路径等. name: "chatglm2-6b" backend: "python" ...
1)创建模型目录: mkdir -p models/chatglm2-6b/1/ 2)宿主机拷贝chatglm2到容器内模型目录: docker cp chatglm2-6b 容器名:/容器内路径/models/chatglm2-6b 3)创建模型配置文件 : vi models/chatglm2-6b/config.pbtxt 包含各种参数,input,output参数,模型路径等. ...
为了满足客户对大模型的使用需求,UCloud镜像市场上线了Alpaca-LoRA、ChatGLM、T5、MiniGPT-4、Stable Diffusion、LlaMA2及Milvus向量数据库等开源模型的部署及算力调度,用户可快速构建大语言模型的微调或推理环境。 近半年来,UCloud对多款主流大语言模型进行了调研,针对其训练方法和模型特点进行逐一分析,方便大家更加深入...