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等工具。 低成本部署: GPU量化...
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...
print(response) 在cpu 上运行量化后的模型需要安装gcc与openmp。对于 Windows ,可在安装TDM-GCC时勾选openmp。 Windows 测试环境gcc版本为TDM-GCC 10.3.0 3.gpu部署: 运行前安装pytorch-gpu,参考:cuda、cuDNN、pytorch-gpu安装与卸载 - 知乎 (zhihu.com) from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokeni...
本文将详细介绍如何在Windows 11系统上成功部署ChatGLM2-6B大模型,并基于千帆大模型开发与服务平台进行测试和验证。 一、环境准备 系统要求: 操作系统:Windows 11 硬件配置:建议配备至少8GB内存和4核CPU,以确保模型能够流畅运行。 Python版本:Python 3.8及以上。 安装Python和Anaconda: 从Python官网下载并安装最新版本...
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。
等待一段时间,甚至聆听到CPU风扇的一番挣扎后,你终于看到ChatGLM2-6B的交互提示:欢迎使用 ChatGLM2-6B 模型,输入内容即可进行对话,clear 清空对话历史,stop 终止程序 用户: 意思是,ChatGLM2-6B已经准备好了,你可以输入交流的问题。输入“stop”后退出对话交流。ChatGLM2-6B项目对历史对话进行了简单记忆处理,因此...
本教程主要为大家介绍怎样在 OpenBayes 上进行大模型的推理,新朋友点击下方链接注册后,即可获得 4 小时 RTX 4090 + 5 小时 CPU 的免费使用时长哦! 注册链接 注册- OpenBayesopenbayes.com/console/signup?r=yuudi_nBBT 首先,登录OpenBayes.com,点击「访问控制台」。
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...