可以发现,服务器运行的内核编号和kernel-devel、kernel-headers的版本编号并不一样。这个时候有两种做法,一种是让服务器的内核版本编号与kernel-devel、kernel-headers版本编号对齐,另外一种是让kernel-devel、kernel-headers的版本编号与服务器系统运行的内核编号对齐。 1)系统内核编号与kernel-devel等编号对齐。 代码...
可以发现,服务器运行的内核编号和kernel-devel、kernel-headers的版本编号并不一样。这个时候有两种做法,一种是让服务器的内核版本编号与kernel-devel、kernel-headers版本编号对齐,另外一种是让kernel-devel、kernel-headers的版本编号与服务器系统运行的内核编号对齐。 - 1)系统内核编号与kernel-devel等编号对齐。 # ...
可以发现,服务器运行的内核编号和kernel-devel、kernel-headers的版本编号并不一样。这个时候有两种做法,一种是让服务器的内核版本编号与kernel-devel、kernel-headers版本编号对齐,另外一种是让kernel-devel、kernel-headers的版本编号与服务器系统运行的内核编号对齐。 1)系统内核编号与kernel-devel等编号对齐。 # ...
在进行部署之前,你需要准备一台运行Linux系统的服务器,以及NVIDIA显卡。你可以在阿里云、腾讯云等云服务商处租用一台服务器,也可以使用自己的服务器。二、安装NVIDIA显卡驱动 登录服务器,打开终端。 更新系统软件包,确保系统是最新的。 安装NVIDIA显卡驱动。你可以在NVIDIA官网上下载对应你服务器型号的驱动进行安装,也可...
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 chatglm2 python=3.x创建虚拟环境,并使用conda activate chatglm2激活。 安装依赖:根据requirements.txt文件安...
在云上部署ChatGLM2-6B大模型(GPU版) 简介:本教程指导您在配置了Alibaba Cloud Linux 3的GPU云服务器上,安装大模型运行环境(如Anaconda、Pytorch等),并部署大语言模型,最后通过Streamlit运行大模型对话网页Demo。教程包括创建资源、登录ECS实例、安装及校验CUDA、NVIDIA驱动和cuDNN等步骤。
手动下载! 下载完毕上传到租赁的GPU服务器就行,可能比较费流量 git lfs 工具——用来下载大文件的工具(受网络限制 ,可能需要多次尝试) git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B#model文件最好像我这样放置,好找一些～cdChatGLM-6B mkdir modelcdmodelapt-getupdate ...
出乎我的意外,居然也是同样的连接错误。看来虽然服务器地址不一样,还是执行了同样的网络策略。哭! 部署看起来简单,虽然只有一行命令,但是因为网络的连接问题,进展陷入了死胡同。 问问ChatGLM,有没有什么好的解决方案。 看起来正确,感觉 ChatGLM2-6B 还真是不弱。国产之光,ChatGPT国内产品的平替真不是白...
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。
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。