Streamlit在AI模型部署上作用与Gradio类似,Streamlit以markdown或html语言渲染页面,据说生成页面使用更流畅;但因其使用复杂,且无法直接在Jupyter中展示页面,相对Gradio,在开发阶段使用较少。 api.py:这个脚本启动ChatGLM2-6B模型,并以服务API的方式提供能力,客户端通过POST服务调用与ChatGLM2-6B模型进行交互。
一、背景 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...
首先,登录OpenBayes.com,点击「访问控制台」。 在左侧菜单栏中找到「公共资源」,点击「公共模型」-「大模型」。 然后我们可以看到 OpenBayes 已经存放的一些热门大模型的模型文件,我们以 ChatGLM2-6b 为例进行讲解。 首先点击「公共教程」-「大模型」,选择「快速部署 ChatGLM2-6b-32k」 页面跳转后,可以看到 READ...
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提供了丰富的工具和资源,帮助开发者快速构建和部署高质量的AI模型。通过该平台,可以轻松地实现模型的训练、调优、部署和监控等功能,从而提高开发效率和模型性能。 六、总结 本文...
CentOS7 上安装部署chatglm2-6b 按照说明文档,先按照了最新版本的Python,官网下载了最新的版本3.11后,一顿操作感觉分分钟就安装完了。 但是继续安装chatglm2-6b 所需的依赖包时,就遇到了N多坑点,为了解决这些坑点,耗时真的很长(按周计算的那种)。如果是CPU服务器,则至少需要30G内存。
注意该项目的说明:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/blob/main/README.md,结合本地机器的显存大小(gpu运行)或内存大小(cpu运行),选择本地部署的模型的量化等级 Multi-Query Attention 同时也降低了生成过程中 KV Cache 的显存占用,此外,ChatGLM2-6B 采用 Causal Mask 进行对话训练,连续对话时可复用前面轮次...
ValueError: If you want to offload some keys to `cpu` or `disk`, you need to set `llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=True`. 的错误,我没有出现,可能是GPU出现了问题,可以重启一下机器试试,我联系同志时问题已解决,我感觉可能是这个问题 ...
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CPU 部署 如果你没有 GPU 硬件的话,也可以在 CPU 上进行推理,但是推理速度会更慢。使用方法如下(需要大概 32GB 内存),如果你的内存不足的话,也可以使用量化后的模型chatglm2-6b-int4。 代码语言:javascript 复制 model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).float()...