# 本地加载模型,因为是笔记本,只有6G显存,所以选择加载运行chatglm2-6b-int4模型 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("E:\\ChatGLM2-6B\\models\\chatglm2-6b-int4", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("E:\\ChatGLM2-6B\\models\\chatglm2-6b-int4", trust_remote_...
ChatGLM2-6B发布了,官方宣称性能速度有大幅提升。 【发布】ChatGLM2-6B:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%mp.weixin.qq.com/s/_h9ls_gHIgHho1RBwUlhsA 之前是直接下载B站UP主封装好的懒人包测试的,这次打算参考官网自己部署。 软硬件环境如下: CPU:11700KF GPU:3090ti 24G RAM:DDR4 3200 64G(32G...
float() 2、修改第二处 在文件web_demo.py的最后一行,可以看到Web交互式部署模型的启动代码: demo.queue().launch(share=False, inbrowser=True) 这个默认启动使得Web服务只绑定本机本地回环地址127.0.0.1,监听端口7860。这样启动后,服务只能在本机通过 http://127.0.0.1:7860 来打开ChatGLM2-6B的WebUI交互...
# 本地加载模型,因为是笔记本,只有6G显存,所以选择加载运行chatglm2-6b-int4模型 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("E:\\ChatGLM2-6B\\models\\chatglm2-6b-int4", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("E:\\ChatGLM2-6B\\models\\chatglm2-6b-int4", trust_remote_...
所以把自己的主力PC 做了一个双系统,然后挑一个开源大模型本地部署 首先挑一个能运行的开源模型,选中了ChatGLM2-6B 模型 ,由清华大学开源的中英双语对话模型 。部署门槛比较低,性能也错。 项目地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 硬件环境: ...
("THUDM/chatglm2-6b-int4",trust_remote_code=True).cuda()# 如果没有 GPU 硬件的话,也可以在 CPU 上进行对话,但是对话速度会很慢,需要32GB内存(量化模型需要5GB内存)model =AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b",trust_remote_code=True).float()# 如果内存不足,可以直接加载量化后的模型...
程序会启动一个Web服务器,并在浏览器中自动打开ChatGLM2-6B的对话界面。在对话界面中,可以与ChatGLM2-6B模型进行交互,进行对话。 五、产品关联:千帆大模型开发与服务平台 在完成ChatGLM2-6B模型的本地化安装部署后,可以借助百度智能云的千帆大模型开发与服务平台,进一步开发和优化模型。千帆大模型开发与服务平台...
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上,ChatGLM2-6B具有更强大的性能、更长的上下文、更高效的推理等特性。 阿里云第八代Intel CPU实例 阿里云八代实例(g8i/c8i/r8i/hfc8i/hfg8i/hfr8i)采用Intel® Xeon® Emerald Rapid...
本文以搭建AI对话机器人为例,介绍如何使用基于英特尔CPU的c8i实例,基于xFasterTransformer框架单机部署ChatGLM2-6B语言模型。