bcu118表示用的CUDA版本是11.8 CP310表示用的是python3.10版本 读者可以根据自己的版本要求进行灵活替换。 4、成功运行 这个软件界面用gradio做的,看到这个提示即可复制地址到浏览器运行: Running on local URL: http://0.0.0.0:7860 显存使用,一言难尽啊:...
首先安装 Gradio:pip install gradio,然后运行仓库中的 web_demo.py: python web_demo.py 程序会运行一个 Web Server,并输出地址。在浏览器中打开输出的地址即可使用。 默认使用了 share=False 启动,不会生成公网链接。如有需要公网访问的需求,可以修改为 share=True 启动。 感谢@AdamBear 实现了基于 Streamlit 的...
# 之后就可以参考上面的libcudnn8、8.5.0.96,结合cuda版本 11.7,安装以下包sudodpkg-ilibcudnn8_8.5.0.96-1+cuda11.7_amd64.debsudodpkg-ilibcudnn8-dev_8.5.0.96-1+cuda11.7_amd64.debsudodpkg-ilibcudnn8-samples_8.5.0.96-1+cuda11.7_amd64.deb 验证cudnn是否生效# 当选择deb方式进行安装时,会在 /...
gradio web界面开发与模型加载分离,提高开发与调试速度. 💡如果需要部署到huggingface或者其他托管平台,建议使用 chatglm2modelclient 方式,能够实现直接部署. ❗️强烈不建议在开发的时候使用 chatglm2modelclient 方式,导致不断加载模型,拖慢开发速度. 2. server_type server_type 指定启动模型服务的类型,有两种...
可以发现,服务器运行的内核编号和kernel-devel、kernel-headers的版本编号并不一样。这个时候有两种做法,一种是让服务器的内核版本编号与kernel-devel、kernel-headers版本编号对齐,另外一种是让kernel-devel、kernel-headers的版本编号与服务器系统运行的内核编号对齐。
官方推荐用 Streamlit 启动会更流程一些，但受限于 PAI 平台没有分配弹性公网，所以还是用老的 gradio 启动吧。python web_demo.py ChatGLM2-6B 对比 ChatGLM-6B 先让 ChatGPT 作为考官，出几道题。ChatGLM-6B 回答：ChatGLM2-6B 回答：明显可以看出，ChatGLM2-6B 相比于上一代模型响应速度更快，问题回答...
意思:“这个地址只有72小时,如获得永久的地址,需要运行 gradio deploy 命令来部署到 huggingface 的空间上。 开一个命令终端,试试部署到 Huggingface。 提示需要登录到 huggingface_hub 的 token。 打开Hugging Face 网站,点击个人账户的设置部分(Profile) ...
模型的实现仍然处在变动中。如果希望固定使用的模型实现以保证兼容性,可以在from_pretrained的调用中增加revision="v1.0"参数。v1.0是当前最新的版本号,完整的版本列表参见Change Log。 网页版 Demo 可以通过以下命令启动基于 Gradio 的网页版 demo: python web_demo.py ...
可以发现,服务器运行的内核编号和kernel-devel、kernel-headers的版本编号并不一样。这个时候有两种做法,一种是让服务器的内核版本编号与kernel-devel、kernel-headers版本编号对齐,另外一种是让kernel-devel、kernel-headers的版本编号与服务器系统运行的内核编号对齐。
启动方式1(基于 Gradio 的网页版 demo): python web_demo.py 方式2(基于 Streamlit 的网页版 demo): streamlit run web_demo2.py 报错# 提问的时候是有回答的,但web窗口看不到,是因为组件版本的问题, 参考https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/issues/570 pip uninstall gradio pip install gradio==...