由于ChatGLM2 6B需要使用大量的计算资源,推荐使用Docker来管理依赖和资源。 下载ChatGLM2 6B模型:从官方网站或其他可靠的源下载ChatGLM2 6B模型。接下来,我们将进行本地部署: 创建Dockerfile:创建一个名为Dockerfile的文件,用于构建Docker镜像。在Dockerfile中,你需要指定基础镜像、安装必要的依赖、复制ChatGLM2 6B模...
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...
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/docker-archive-keyring.gpg#添加 Docker 的软件源echo "deb [arch=amd6...
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 ...
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...
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...
CI(Continuous Integration,持续集成)/CD(Continuous Delivery,持续交付/Continuous Deployment,持续部署) 未来可实现: 1.使用k8s自动操作容器部署--类似行云 2.保存一个大模型运行环境的完整docker镜像, 只需下载模型文件到对应目录即可启动提供服务.. 3.单机部署多种开源模型, 提供不同模型的应答接口 , 可对比应答效...
四、部署运行 先修改对应文件的内容,将红色框框改成自定义的chatglm2-6b-int4的路径。 运行模式: 1.api方式部启动,执行命令: python api.py 2.命令行方式启动,执行命令:python cli_demo.py 3.网页方式启动,执行命令:python web_demo.py 4. OpenAI 格式启动,执行命令:python openai_api.py ...
本文以搭建AI对话机器人为例,介绍如何使用基于英特尔CPU的c8i实例,基于xFasterTransformer框架单机部署ChatGLM2-6B语言模型。
2)宿主机拷贝chatglm2到容器内模型目录: docker cp chatglm2-6b 容器名:/容器内路径/models/chatglm2-6b 3)创建模型配置文件 : vi models/chatglm2-6b/config.pbtxt 包含各种参数,input,output参数,模型路径等. name:"chatglm2-6b"backend:"python"max_batch_size:1input[ ...