(3)启动demo:python web_demo.py;在浏览器弹出如下界面。 (4)但公网无法访问,如果公网想访问,修改web_demo.py最后一行代码,将share=False修改为share=True。 (5)重新启动demo:python web_demo.py,试用,如下,成功 ,但默认启动项目会自动从线上远程下载模型文件,能正常启动,但也无法形成对话;还是老实用命令行dem...
启动web demo 执行python web_demo.py,得到微调后的效果: 也可以使用命令行启动 添加新的文件pt_terminal_demo.py import os import torch from transformers import AutoConfig, AutoModel, AutoTokenizer MODEL_PATH = "/mnt/workspace/ChatGLM2-6B/module" CHECKPOINT_PATH = "/mnt/workspace/ChatGLM2-6B/ptu...
2、方法1:命令行模型Demo测试:进入到chatglm-web文件夹中,修改cli_demo.py文件中的模型路径地址,如下图所示 具体地,将上面的“THUDM/chatglm2-6b”修改成自己的模型文件路径,我们这里模型路径是在:/home/work/chatglm2/chatglm2-model,修改之后结果如下: 最后,wq!保存修改信息。这里有一个需要注意点:尽可能...
3.(可忽略)使用web demo访问模型:#可以通过web demo访问,如果与FAST GPT整合可以忽略此步骤。在root目录下创建web-demo文件夹 进入web-demo文件夹,从https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 拉取文件 进入/root/web-demo/ChatGLM2-6B执行pip install -r requirements.txt 修改web_demo.py,一共修改3处 ...
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
下载下来的源代码,在web_demo.py文件中的第6-7行:tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True)model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True, device='cuda')修改后:tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("E:\ChatGLM...
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b-int4",trust_remote_code=True).cuda() 5.运行一次web_demo.py,无模型时会自动下载模型和依赖,找到项目文件夹下的cache/models--THUDM--chatglm2-6b-int4里面无内容则在运行一次,若生成了.no_exist,blobs,refs,snapshots文件夹且snapshots/5579a9f4c...
ChatGLM-6B:开源双语对话语言模型 | An Open Bilingual Dialogue Language Model - ChatGLM-6B/web_demo2.py at main · tangmingze/ChatGLM-6B
但是我chatglm2-6b跟代码同一级。如图2: 图1: 图2: linzeyang commented Jun 25, 2023 • edited I prefer to use the absolute path of the cloned model repository in web_demo.py so that I can run web_demo.py wherever I want. In your case you can try passing C:\Users\joven\source...
2.3.2 选择web_demo.py运行 初步看,可以简单的聊天,并能写程序。 三. 简单聊聊场景 3.1 结合LangChain实现本地知识库 实现过程:包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到prompt中 ...