在本地部署ChatGLM2-6B之前,您需要先下载模型。您可以从Hugging Face Model Hub或官方GitHub仓库下载预训练的ChatGLM2-6B模型。请确保选择与您使用的Python版本兼容的模型。三、安装依赖项在本地环境中运行ChatGLM2-6B需要安装一些依赖项,包括PyTorch和其他相关库。您可以使用conda命令来安装这些库。例如,创建一个新...
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,你可能需要CUDA和Cudnn。他们是英伟达的计算工...
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...
到这里,我们项目就已经成功部署起来了~ 但是我们可能在这过程中会遇到不少问题~下面是一些问题的总结 问题一: AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 报错含义是,在编译torch的时候,CUDA并没有起作用。 【解决办法】: 1、首先命令行输入nvidia-smi,查看CUDA版本:2、得到服务器的CUDA版本为12.2: ...
简介:随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理成为了AI领域的重要分支。ChatGLM2-6B作为一款基于Transformer架构的AIGC大模型,具有强大的语言生成和理解能力,成为了国产版ChatGPT的代表之一。本文将介绍ChatGLM2-6B的本地部署及体验,帮助读者了解这款模型的性能和应用场景。
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...
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。
本地化部署 # 创建本地模型文件目录 mkdir /THUDM/chatglm2-6b 本地下载的模型文件放入到该文件目录下 https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/674208019e314311ab5c/?p=%2Fchatglm2-6b&mode=list 进入hugging face官网下载其余配置文件上传到该文件夹内 ...
ChatGLM2-6B本地化部署 一. 背景介绍 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...