七、本地大模型初体验在本地部署ChatGLM2-6B模型后,您可以开始体验大模型的强大功能。尝试输入各种问题或句子,观察模型的响应和输出结果。请注意,由于模型大小较大,推理速度可能会相对较慢,因此请耐心等待。总之,通过按照本文指南进行操作,您应该能够成功地完成ChatGLM2-6B模型的本地部署。请记住,在使用过程中保持耐...
以下是对自己部署ChatGLM2-6B过程的一个记录 1. ChatGLM2-6B模型说明 看源码官方介绍就好了 GitHub - THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型 2. 本地硬件配置 Windows10系统 NVIDIA显卡:显存必须6G以上GPU;16G内存 3. 安装Cuda与Cudnn 在GPU上部署这个项目,...
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...
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...
四、ChatGLM2-6B本地部署 ChatGLM2-6B支持多种本地部署方式,包括单机推理(API/CLI/GUI)、低成本部署(GPU量化部署/CPU及其量化部署/Mac部署/多卡部署)等。 单机推理: API方式:通过编写API接口实现模型推理。 CLI方式:通过命令行界面实现模型推理。 GUI方式:通过图形用户界面实现模型推理,可以使用Gradio或Streamlit等...
第七步:”信任项目“ 第八步:点击”确定“ 第九步:点击"安装要求" 第十步:点击"安装"接下来慢慢等 第十一步:修改路径【web_demo.py,web_demo2.py,api.py,cli_demo.py】四个文件,是不同的运行方式 第十二步:本教程使用了web_demo.py的运行方式 ...
ChatGLM2-6B清华开源本地化部署 一、前言 随着科技的不断发展,人工智能作为一项新兴技术,已逐渐渗透到各行各业。 AI 技术发展迅速、竞争激烈,需要保持对新技术的关注和学习。 ChatGPT的强大无需多说,各种因素国内无法商用,本文仅探讨:ChatGLM2 、百川13B大模型。两者都可以免费本地部署和商用。
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: ...
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的混合目标函...
在人工智能领域,大模型的本地化部署是实现高效、定制化应用的关键步骤。ChatGLM2-6B作为开源中英双语对话模型的佼佼者,其本地化部署更是备受关注。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,...