sudo systemctl start docker 设置Docker开机自启:sudo systemctl enable docker四、部署ChatGLM2-6b 下载ChatGLM2-6b的代码和模型文件。你可以在GitHub上找到对应的代码仓库和模型文件,下载后将其上传到服务器上。 进入代码目录,构建Docker镜像:cd ChatGLM2-6bdocker build -t chatlm2 . 运行Docker容器:docker ru...
要实现ChatGLM2 6B模型的本地部署,首先需要搭建一个合适的环境。这里我们推荐使用Docker来简化环境搭建过程。请确保你的机器上已经安装了Docker。 安装Docker根据你的操作系统,从Docker官网下载并安装相应版本的Docker。 拉取ChatGLM2 6B模型镜像打开终端,运行以下命令来拉取ChatGLM2 6B模型的镜像: docker pull [模型...
使用镜像+容器方式部署 下拉仓库 git clone https://github.com/thudm/chatglm2-6b cd ChatGLM2-6B 创建Dockerfile abacaj90/pytorch2:cuda12.0.0_chatglm2基础镜像,这里我是用的基础镜像偏大(docker pull后为17G),可适当选择一个满足版本要求且更小的镜像,基础容器可通过Docker官网选择Docker Hub,建议使用Doc...
性能升级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 的混合目标函数,经过了 ...
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ChatGLM2!!!命令在简介!!! 1.6万 4 3:37 App 【AI编程】开源模型CodeGeeX2-6B本地部署整合包,解压即用,私人...
安装并启动Docker。 具体操作,请参见在Alibaba Cloud Linux 3实例中安装Docker。 获取并运行Intel xFasterTransformer容器。 sudo docker pull intel/xfastertransformer:1.3.1sudo docker run-it--name xFT-h xFT--privileged--shm-size=16g--network host-v/mnt:/mnt-w/mnt/xFasterTransformer intel/xfastertr...
Dify部署 环境配置 Docker 19.03、 Docker Compose 1.25.1 以上版本 安装docker #安装依赖包apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common#添加Docker的官方GPG密钥curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docke...
Hugging face 的 space 成功部署。优点:有成熟的大模型 docker 镜像,本身提供空间可发布 Web 网站,以便用户访问。缺点:国内访问困难,也是 GPU 资源收费。 早些时候,试过阿里云部署,因为无法访问放在 Hugging face 上的数据和权重。提过工单询问,就是国内的国情使然,而且没有国内镜像站,建议下载后再上传到服务...
五、Docker 环境部署 如果想快速部署LangChain-Chatchat产品来体验,可以选择Docker一键部署的方式,比较简单,只需要先安装Docker 容器,在Unbuntu环境中如何安装 Docker & Docker Compose,可以参考文章 《Quivr 基于GPT和开源LLMs构建本地知识库 (更新篇)》中的3.2节。这里不过多赘述。Windows安...
安装并启动Docker。 具体操作,请参见在Alibaba Cloud Linux 3实例中安装Docker。 获取并运行Intel xFasterTransformer容器。 sudo docker pull intel/xfastertransformer:1.3.1 sudo docker run -it --name xFT -h xFT --privileged --shm-size=16g --network host -v /mnt:/mnt -w /mnt/xFasterTransformer...