1、环境安装:git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B #下载仓库 cd ChatGLM2-6B #进入文件夹 #创建conda环境 conda create -n chatglm python==3.8 conda activate chatglm #进入创建的conda环境 #使用p…
cuDNN:与CUDA版本兼容的cuDNN库,以支持深度学习运算。 二、ChatGLM2本地部署的步骤 1. 安装驱动程序与CUDA 首先,需要安装与NVIDIA显卡兼容的驱动程序。可以通过ubuntu-drivers autoinstall命令自动安装推荐的驱动。然后,访问NVIDIA CUDA Toolkit官网下载并安装CUDA。根据CUDA版本,从NVIDIA cuDNN官网下载并安装cuDNN。 2...
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B.git #下载仓库 cd ChatGLM2-6B #进入文件夹 激活conda环境 source activate gml2 或者 conda activate gml2 安装依赖项 pip install -r requirements.txt 加载模型 模型目录 mkdir THUDM #在ChatGLM2-6B项目文件夹内建立 mkdir chatglm2-6b #将下载的模型...
二、ChatGLM2-6B安装 安装ChatGLM2-6B需要一定的服务器配置和环境设置。以下是详细的安装步骤: 服务器配置: 服务器系统:推荐CentOS 7.x或Ubuntu 18.x及以上版本。 显卡:建议具备至少4GB显存的NVIDIA显卡。 Python环境:推荐使用Miniconda或Anaconda管理Python环境。 环境设置: 创建并激活虚拟环境:使用conda create -n...
按照ChatGLM2-6B部署文档安装完所有库依赖后,使用以下推理命令报错 from transformers import AutoTokenizer, AutoModel #修�~T�CHECKPOINT路�~D CHECKPOINT="/home/HwHiAiUser/chatglm2-6b/model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(CHECKPOINT, trust_remote_code=True) model = AutoModel.fro...
1、为啥要使用ubuntu? chatGLM2-6b项目里有很多.sh文件,在windows下正常运行通常要折腾一番,最后能不能全部通关,讲究1个“缘”字,还不如直接找个linux环境,能避免不少麻烦,如果不想安装双系统的同学们,也可以使用windows 10/11的WSL子系统,但使用WSL强烈建议大家把windows更新到最新补丁,然后升级WSL2(注:WSL确...
Ubuntu版本:18.04 内存32G GPU显卡:Nvidia GTX 3080 Laptop (16G) 2.代码和模型下载: 参考https://bbs.huaweicloud.com/blogs/412386下载THUDM/chatglm2-6b模型。 想办法去下载一下:https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base 注意这个模型还有一个1_Pooling的子目录需要下载。
【部署步骤】 首先在主目录任意文件夹中打开终端,将项目clone到本地后进入项目文件夹: gitclone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6BcdChatGLM2-6B 创建虚拟python环境并激活: sudoaptinstallpython3.10-venv python3 -m venv venvsourcevenv/bin/activate ...
ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上,还引入了更强大的性能、更强大的性能、更高效的推理、更高效的推理四大特性,本文将详细阐述如何本地部署、P-Tuning微调及在微调的效果。