ChatGLM2-6B至少需要13GGPU(虽然官网说12G即可),int8需要8G,int4需要4G。 Win10系统,GTX1060显卡6GB(只能用int4模型,亲测开启GLM2时占了5GB以上) 1、git 2、conda 3、python 3.9 4、pip 5、CUDA 11.1 (GPU相关) 6、torch 1.10.1 (跟CUDA版本对应) 二、安装工具 conda安装(Anaconda工具) 方便进行环境隔...
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,...
chatGLM2-6B的模型地址:(需要科学上网 ) 其实主要的就是这7个bin大文件,存放的模型参数 chatglm2-6B模型参数 下载方式 手动下载! 下载完毕上传到租赁的GPU服务器就行,可能比较费流量 git lfs 工具——用来下载大文件的工具(受网络限制 ,可能需要多次尝试) git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B#mo...
运行前安装pytorch-gpu,参考:cuda、cuDNN、pytorch-gpu安装与卸载 - 知乎 (zhihu.com) from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("D:\xxx\ChatGLM2\ChatGLM2-6B\chatglm2-6b-int4", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("D:\xxx\...
ChatGLM2-6B是由智谱AI及清华KEG实验室于2023年6月发布的中英双语对话开源大模型。通过本实验,可以学习如何配置AIGC开发环境,如何部署ChatGLM2-6B大模型。 实验中使用云资源 GPU云服务器 云服务器 ECS 实验后收获 ChatGLM2-6B大语言模型部署 云上GPU使用 ...
当然在GPU LAB购买服务器也是个不错的选择 环境配置 看来你已经买好了服务器,现在我们可以开始配置环境了。 代码语言:shell 复制 aptupdateaptinstallgitaptinstallgit-lfsgitclone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6BcdChatGLM2-6Bgitlfsinstall 现在我们拥有了ChatGLM2-6B的源码,现在来安装Python环境(如果提前...
机器学习需要的一些基础框架和组建,这个环境的 Docker 镜像已经给我们准备好了,省去了我之前从云服务器开始部署吃的苦头。见:终于部署成功!GPU 云环境搭建 ChatGLM2-6B 坎坷路。 02 — 部署ChatGLM2-6B 上面部分已经把环境准备好了,开始项目部署。 ...
模型文件夹 /home/jp/wzk/chatglm2-6b-int4/chatglm2-6b-int4 项目文件夹: 模型文件夹 启动项目 在项目的目录下,我们利用现成的直接启动:web_demo.py #先打开看一眼vim web_demo.py model_path是你下载的模型文件夹(如果你不是手动下载的话,可以不改,这样的话会自动下载) ...
GPU实验室-在阿里云云上部署ChatGLM2-6B大模型 实验室地址:https://developer.aliyun.com/adc/scenario/f3dc63dc55a543c3884b8dbd292adcd5 一、先买机器并开通对应安全组8501端口 规格族:GPU 计算型 gn6i 实例规格:ecs.gn6i-c4g1.xlarge 安全组新增规则...
conda activate chatglm_gpu 四、模型下载与运行 1. 下载模型项目文件 访问GitHub页面,下载ChatGLM2-6B模型的项目文件。解压后,使用PyCharm或其他Python集成开发环境打开项目。 2. 修改代码 在项目中找到web_demo.py文件,并修改模型加载部分的代码,以适应本地环境。例如,将模型路径修改为本地存储的路径,并调整代码...