请根据您的操作系统和Pytorch版本,从Pytorch官网下载并安装合适的Pytorch版本。五、下载ChatGLM2-6B模型前往ChatGLM2-6B模型的开源仓库(https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B),下载适合您操作系统的模型文件。解压下载的文件,将模型文件放到合适的位置。六、运行ChatGLM2-6B模型代码 打开
在ChatGLM2-6B的代码库中,找到运行脚本(如web_demo.py或run_chatglm2b.py),并修改其中的配置参数,例如模型路径、输入和输出文件路径等。确保配置参数与您的本地环境相匹配。 五、模型推理 完成配置后,您可以使用以下命令运行ChatGLM2-6B模型进行推理: python run_chatglm2b.py --model_path /path/to/model ...
进入到刚才下载的ChatGLM2-6B源码目录下; 先激活刚刚创建的虚拟环境py310_chatglmconda activate py310_chatglm输入下面代码安装依赖pip install -r requirements.txt如果运行错误,可能部分依赖需要额外手动安装: 安装gradio。
ChatGLM2-6B本地部署 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,ChatGLM2-6B 引入了如下新特性: 更强大的性能:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合...
https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b/tree/main 运行ChatGLM2-6B #进入ChatGLM2-6B文件夹 cd ChatGLM2-6B # 修改配置,将模型文件指向本地路径 vi api.py --- if __name__ == '__main__': # 模型绝对路径指向本地目录, model_path = "/root/THUDM/chatglm2...
本文将深入探讨ChatGLM2-6B的本地化部署过程,为读者提供一份详尽的实践指南。 一、ChatGLM2-6B模型概述 ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本,它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,引入了更强大的性能、更长的上下文处理能力、更高效的推理速度以及更开放的协议...
ChatGLM官网体验地址:https://chatglm.cn/ 百川大模型官网体验地址:https://chat.baichuan-ai.com/ 二、环境准备 ChatGLM2-6B至少需要13GGPU(虽然官网说12G即可),int8需要8G,int4需要4G。 百川13B至少需要28GGPU(虽然官网说24G即可) 以下环境为Windows: ...
ChatGLM2-6B 简介 ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,具体介绍可参阅 ChatGLM2-6B 项目主页 推荐配置 依据官方数据,同样是生成 8192 长度,量化等级为 FP16 要占用 12.8GB 显存、int8 为 8.1GB 显存、int4 为 5.1GB 显存,量化后会稍微影响性能,但不多。
项目文件夹 /home/jp/wzk/chatglm2-6b-int4/ChatGLM2-6B 模型文件夹 /home/jp/wzk/chatglm2-6b-int4/chatglm2-6b-int4 项目文件夹: 模型文件夹 启动项目 在项目的目录下,我们利用现成的直接启动:web_demo.py # 先打开看一眼 vim web_demo.py ...
第一步:GitHub中下载ChatGLM2-6B 第二步:Hugging Face中下载ChatGLM2-6B 第三步:下载PyCharm社区版是免费的,专业版要付费的(安装过程省略) 第四步:把第一第二步下载的文件放到一起(如果你使用的是up打包好的,第一第二步请省略) 到这里前期准备就完成了 第五步:使用PyCharm打开 第六步:点击"在项目中...