和方法1类似,这里也主要是修改web_demo2.py配置文件,将“THUDM/chatglm2-6b”修改成自己的模型文件路径。然后执行以下命令,直接就可以启动该脚本了。另外,该种方式可以直接通过命令指定服务的端口、IP地址。 代码语言:javascript 复制 streamlit run web_demo2.py--server.address='0.0.0.0'--server.port=8099 6...
这将启动一个本地服务器,监听指定端口上的请求,并提供对话接口服务。根据实际情况调整命令中的参数以适应您的部署环境。 使用接口:通过客户端应用程序或网页界面向部署的对话接口发送请求,即可使用ChatGLM2-6B中文对话大模型进行对话交互。根据您的需求设计客户端界面,并确保与对话接口正确通信。 监控与维护:定期监控对...
2. cd 到 ChatGLM2-6B文件目录,打开README.md,解读配置过程,根据README.md进行部署; 3. 激活到自己的配置的conda虚拟环境:conda activate deeplearning 4. 在 ChatGLM2-6B文件目录下,使用 pip 安装依赖:pip install -r requirements.txt,其中transformers库版本推荐为4.30.2,torch推荐使用 2.0 及以上的版本,以...
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...
后端即服务。您可以直接访问网页应用,也可以接入 API 集成到您的应用中,无需关注复杂的后端架构和部署过程。 04. 数据标注与改进 可视化查阅 AI 日志并对数据进行改进标注,观测 AI 的推理过程,不断提高其性能。 Dify部署 环境配置 Docker 19.03、 Docker Compose 1.25.1 以上版本 ...
accelerate config # 首先配置分布式环境 accelerate launch src/train_bash.py ... # 微调,参数同上 注:注意:若您使用 LoRA 方法进行微调,请指定以下参数 --ddpfindunused_parameters False 来避免报错。 模型部署 部署在项目框架中,请使用 export_model.py 将微调后的权重合并到 ChatGLM-6B 模型中并导出完整模...
2.N卡配置比较简单,推荐使用N卡。(A卡目前可使用ROCm在linux中部署) 3.显存要求: +++++++++++++++ 模型 量化 显存要求 ChatGLM2 FP16 13G ChatGLM2 INT4 6G ChatGLM2-32k FP16 20G ChatGLM2-32k INT4 11G +++++++++++++++ ===准备工作=== 1.安装vscode,用于编辑代码:https://code.visua...
一、前言 上篇说到ChatGLM2-6B及百川大模型的本地部署实战,实际商业项目中可能还需要在此基础上对模型进行相关微调再进行应用。本篇文章带大家微调入门教学。 注意:当前为AI技术高速发展期,技术更新迭代快,本文章仅代表作者2023年8月的观点。 上篇文章:ChatGLM2-6B清华
搭建部署 环境信息 ** OS:Win11 GPU:3070-RTX 32G PYTHON:3.10 ** 安装依赖 项目下载 awk # 下载git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B# 安装相关依赖cd ChatGLM2-6Bpip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple ...