2.2.1 确认本地环境可以运行的模型量化等级 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...
Streamlit在AI模型部署上作用与Gradio类似,Streamlit以markdown或html语言渲染页面,据说生成页面使用更流畅;但因其使用复杂,且无法直接在Jupyter中展示页面,相对Gradio,在开发阶段使用较少。api.py:这个脚本启动ChatGLM2-6B模型,并以服务API的方式提供能力,客户端通过POST服务调用与ChatGLM2-6B模型进行交互。 这四个脚本...
部署命令 “gradio deploy” 会在 Huggingface 上创建一个你的仓库空间: Creating new Spaces Repo in '/Users/huangyong/Documents/ChatGLM2-6B' 请记住,在回答后续问题时,除了硬件配置以外,其他都可以回车采用默认值。 Enter Spaces hardware (cpu-basic, c...
xFasterTransformer是由Intel官方开源的推理框架,为大语言模型(LLM)在CPU X86平台上的部署提供了一种深度优化的解决方案,支持多CPU节点之间的分布式部署方案,使得超大模型在CPU上的部署成为可能。此外,xFasterTransformer提供了C++和Python两种API接口,涵盖了从上层到底层的接口调用,易于用户使用并将xFasterTransformer集成到...
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。
3646 -- 21:08 App 部署自己的Ai平台 5885 2 17:36 App 纯CPU部署chatglm-6b 5006 5 7:59 App 小白可操作开源docker一键部署语音ChatGLM2-6B大模型派蒙VITS整合 2万 5 4:01 App 【ChatGLM2-6B+联网+思维导图】让ChatGLM拥有 New Bing 的功能 7728 1 9:56 App 在手机上运行通义千问和ChatGLM...
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」。 在左侧菜单栏中找到「公共资源」,点击...
registry.cloudrun.cloudbaseapp.cn/cloudrun/chatglm2-6b:cpu-int4 说明:chatglm2-6b-int4-cpu 在内存不满足32 G时可使用,但推理速度会很慢。 服务部署 您可以使用应用服务市场或 CPT 云迁移工具完成组件的部署。 ●如何使用服务市场一键部署,请参见应用服务部署。
在资源组选择上要注意,无论是CPU规格,还是GPU规格,要选择下面带有(支持资源包抵扣)标识的,这样的机器才能用刚才领的免费试用资源,否则就要真实的扣费了,这里我选择了一张A100显卡。 之后的存储资源也不用修改,默认阿里云分配了100G存储资源,对于我们学习来讲足够了。