import gradio as gr import mdtex2html from utils import load_model_on_gpus 这4句通过,相关的依赖算是好了,下面改模型位置。 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatglm2-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("chatglm2-6b", trust_remote_code=True).cuda() 在...
首先安装 Gradio:pip install gradio,然后运行仓库中的 web_demo.py: python web_demo.py 程序会运行一个 Web Server,并输出地址。在浏览器中打开输出的地址即可使用。 默认使用了 share=False 启动,不会生成公网链接。如有需要公网访问的需求,可以修改为 share=True 启动。 感谢@AdamBear 实现了基于 Streamlit 的...
进入相应demo目录下，修改模型路径运行就可以，下面以gradio网页demo举例说明，其他同理。
模型的实现仍然处在变动中。如果希望固定使用的模型实现以保证兼容性,可以在from_pretrained的调用中增加revision="v1.0"参数。v1.0是当前最新的版本号,完整的版本列表参见Change Log。 网页版 Demo 可以通过以下命令启动基于 Gradio 的网页版 demo: python web_demo.py ...
官方推荐用 Streamlit 启动会更流程一些，但受限于 PAI 平台没有分配弹性公网，所以还是用老的 gradio 启动吧。python web_demo.py ChatGLM2-6B 对比 ChatGLM-6B 先让 ChatGPT 作为考官，出几道题。ChatGLM-6B 回答：ChatGLM2-6B 回答：明显可以看出，ChatGLM2-6B 相比于上一代模型响应速度更快，问题回答...
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。另外:作者已经把模型以及安装依赖全部整理好了,获取...
启动方式1(基于 Gradio 的网页版 demo): python web_demo.py 方式2(基于 Streamlit 的网页版 demo): streamlit run web_demo2.py 报错# 提问的时候是有回答的,但web窗口看不到,是因为组件版本的问题, 参考https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/issues/570 pip uninstall gradio pip install gradio==...
2.4 修正运行脚本,解决无GPU运行ChatGML2-6B问题#我们需要关注以下四个文件:cli_demo.py:是一个LLM命令行演示程序,运行后会加载模型数据,以命令行的方式启动人机对话(聊天)。 web_demo.py:是Web版本的演示程序,运行后会加载模型,并启动Web服务,可以通过浏览器远程接入对话。web_demo.py用Gradio部署AI模型,提供...
ChatGLM2-6B 利用了 PyTorch 2.0 引入的 torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention 实现高效的 Attention 计算,如果 PyTorch 版本较低则会 fallback 到朴素的 Attention 实现,出现显存占用高于上表的情况。 我们也测试了量化对模型性能的影响。结果表明,量化对模型性能的影响在可接受范围内。
首先安装 Gradio:pip install gradio,然后运行仓库中的 web_demo.py: python web_demo.py 程序会运行一个 Web Server,并输出地址。在浏览器中打开输出的地址即可使用。 默认使用了 share=False 启动,不会生成公网链接。如有需要公网访问的需求,可以修改为 share=True 启动。 感谢@AdamBear 实现了基于 Streamlit 的...