1、环境安装:git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B #下载仓库 cd ChatGLM2-6B #进入文件夹 #创建conda环境 conda create -n chatglm python==3.8 conda activate chatglm #进入创建的conda环境 #使用p…
综上所述,ChatGLM2-6B是一款功能强大、性能卓越的自然语言处理模型。通过详细的安装、基础用法、本地部署、模型微调以及评估和推理步骤,我们可以更好地利用该模型进行自然语言处理任务。同时,借助千帆大模型开发与服务平台等工具的支持,我们可以进一步发挥ChatGLM2-6B的潜力,推动自然语言处理技术的发展和应用。相关文章推...
Ubuntu显卡检查 (base) ubuntu@GPU:~$nvidia-smiWed Sep 20 15:03:13 2023 +---+ | NVIDIA-SMI 450.102.04: 450.102.04 CUDA Version: 11.0 | |---+---+---+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:...
在这个示例中,我们首先初始化了一个ChatGLM2-6B的生成器实例。然后,我们定义了一个initiate_dialogue()函数,用于启动客服对话。在对话过程中,用户可以输入问题或咨询,并根据用户的输入使用ChatGLM2-6B生成系统回复。如果用户输入"bye",对话将结束。 这个例子展示了如何将ChatGLM2-6B应用于电子商务的...
ubuntu上搭建ChatGLM2-6b环境及ptuing微调训练的坑 清华大学的chatGLM2-6B可以说是目前亚洲唯一能打的对中文支持不错的LLM大模型,网上已经有很多介绍如何在本机搭建环境的文章,就不再重复了,这里记录下最近踩的一些坑: 1、为啥要使用ubuntu? chatGLM2-6b项目里有很多.sh文件,在windows下正常运行通常要折腾一番,...
按照ChatGLM2-6B部署文档安装完所有库依赖后,使用以下推理命令报错 from transformers import AutoTokenizer, AutoModel #修�~T�CHECKPOINT路�~D CHECKPOINT="/home/HwHiAiUser/chatglm2-6b/model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(CHECKPOINT, trust_remote_code=True) model = AutoModel.fro...
在进行ChatGLM2-6B的本地部署之前,需要先准备相应的开发环境。具体要求如下: 操作系统:建议使用Linux系统,如Ubuntu 18.04或更高版本; Python版本:Python 3.7或更高版本; 依赖项:安装必要的依赖项,包括TensorFlow、Keras等; 存储空间:至少需要50GB的存储空间用于模型和数据。二、模型下载在部署ChatGLM2-6B之前,需要...
2. 显卡驱动安装(仅适用于Ubuntu) 如果不确定本机的显卡驱动是否是最合适的,最好显卡驱动也重装一下 下载驱动 NVIDIA显卡驱动官方下载地址 下载好对应驱动并放在某个目录下,我这里放在/usr/local 禁用nouveau 首先,编辑黑名单配置。 vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf ...
function call效果：code interpreter效果：github地址在文末，推理需要大约14G显存，本文基于ubuntu系统部署...
2.ubuntu 20+ 安装psycopg2异常 3.运维笔记-mac下分卷压缩文件 4.运维笔记-Ubuntu20.04更新Nvidia显卡驱动后-网络丢失 5.AI笔记-ChatGLM2 6B 大模型本地部署 6.运维笔记--脚本启动时终端打印ASCII艺术字 7.运维笔记--debian12部署KVM 8.数据迁移-odoo版本升级后,历史数据迁移 9.[信创]--关于信创,...