一、环境配置 ChatGLM2-6B至少需要13GGPU(虽然官网说12G即可),int8需要8G,int4需要4G。 Win10系统,GTX1060显卡6GB(只能用int4模型,亲测开启GLM2时占了5GB以上) 1、git 2、conda 3、python 3.9 4、pip 5、CUDA 11.1 (GPU相关) 6、torch 1.10.1 (跟CUDA版本对应) 二、安装工具 conda安装(Anaconda工具) ...
在命令行中输入pip install gradio安装chardet, 在命令行中输入pip install chardet10. 修改模型加载方式 为了能在本地GPU为6G显存的环境上跑,我需要为下载模型运行的配置 在运行之前,需修改下载源代码目录下的 web_demo.py中的代码 下载下来的源代码,在web_demo.py文件中的第6-7行:tokenizer = AutoTokenizer.fr...
Anaconda:安装Anaconda或Miniconda,用于管理虚拟环境和依赖项。 CUDA和cuDNN:如果使用GPU进行推理,则需要安装CUDA和cuDNN。 2. GPU显存建议 ChatGLM2-6B的本地化部署对GPU显存有一定要求。根据官方推荐,至少需要12G以上的GPU显存,int8量化需要8G,int4量化则需要4G。因此,在选择部署设备时,需要确保GPU显存满足要求。
下载完毕上传到租赁的GPU服务器就行,可能比较费流量 git lfs 工具——用来下载大文件的工具(受网络限制 ,可能需要多次尝试) git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B#model文件最好像我这样放置,好找一些～cdChatGLM-6B mkdir modelcdmodelapt-getupdate apt-get install git-lfs git-lfs install git ...
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...
结论1:PyTorch在同一个Conda环境中能同时安装 GPU 和 CPU 版本 结论2:当conda虚拟环境觉得乱的时候,果断删除、重新创建环境 结论3:如果GPU显存小了,可以使用共享GPU来增加显存。虽慢但行 搭建方式1 pip install cpm_kernels pip installmodelscope-U
ChatGLM2-6B是由智谱AI及清华KEG实验室于2023年6月发布的中英双语对话开源大模型。通过本实验,可以学习如何配置AIGC开发环境,如何部署ChatGLM2-6B大模型。 云起实验室,由阿里云提供的零门槛云上实践平台。一键预置实验环境,提供详细的实验手册指导,快速体验云计算、大
在云上部署ChatGLM2-6B大模型(GPU版) 简介:本教程指导您在配置了Alibaba Cloud Linux 3的GPU云服务器上,安装大模型运行环境(如Anaconda、Pytorch等),并部署大语言模型,最后通过Streamlit运行大模型对话网页Demo。教程包括创建资源、登录ECS实例、安装及校验CUDA、NVIDIA驱动和cuDNN等步骤。
conda activate chatglm_gpu 四、模型下载与运行 1. 下载模型项目文件 访问GitHub页面,下载ChatGLM2-6B模型的项目文件。解压后,使用PyCharm或其他Python集成开发环境打开项目。 2. 修改代码 在项目中找到web_demo.py文件,并修改模型加载部分的代码,以适应本地环境。例如,将模型路径修改为本地存储的路径,并调整代码...