启动web demo 执行python web_demo.py,得到微调后的效果: 也可以使用命令行启动 添加新的文件pt_terminal_demo.py import os import torch from transformers import AutoConfig, AutoModel, AutoTokenizer MODEL_PATH = "/mnt/workspace/ChatGLM2-6B/module" CHECKPOINT_PATH = "/mnt/workspace/ChatGLM2-6B/ptu...
streamlit run web_demo2.py --server.address='0.0.0.0' --server.port=8099 六、模型API部署 对模型进行API接口封装,可以实现模型的联机调用,具体操作方法如下: 1、文件放置进入到/home/work/chatglm2/chatglm2-web下面,修改api.py的文件,更改模型文件路径,如若要修改服务端口,可以在下面修改port参数,这里修改...
可以通过web demo访问,如果与FAST GPT整合可以忽略此步骤。在root目录下创建web-demo文件夹 进入web-demo文件夹,从https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 拉取文件 进入/root/web-demo/ChatGLM2-6B执行pip install -r requirements.txt 修改web_demo.py,一共修改3处 把模型的地址修改为/root/chatglm2-...
ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型 - ChatGLM2-6B/web_demo2.py at main · noticeable/ChatGLM2-6B
1、首先,将chatglm-web,拷贝到:/home/work/chatglm2/下面。如下图所示 2、方法1:命令行模型Demo测试:进入到chatglm-web文件夹中,修改cli_demo.py文件中的模型路径地址,如下图所示 具体地,将上面的“THUDM/chatglm2-6b”修改成自己的模型文件路径,我们这里模型路径是在:/home/work/chatglm2/chatglm2-model...
1、首先,将chatglm-web,拷贝到:/home/work/chatglm2/下面。如下图所示 2、方法1:命令行模型Demo测试:进入到chatglm-web文件夹中,修改cli_demo.py文件中的模型路径地址,如下图所示 具体地,将上面的“THUDM/chatglm2-6b”修改成自己的模型文件路径,我们这里模型路径是在:/home/work/chatglm2/chatglm2-model...
运行ChatGLM2-6B web demo 首先我们需要 kill 掉系统开启自启的 ChatGLM2-6B API 服务,Jupyterlab 里新建一个 Terminal,然后输入下面指令查看api服务器进程id。 ps aux | grep api.py kill 掉相关进程,从上面运行结果可以看出,api.py进程id是5869,执行下面指令即可 kill 相关进程: ...
下载下来的源代码,在web_demo.py文件中的第6-7行:tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True)model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True, device='cuda')修改后:tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("E:\ChatGLM...
2.修改web_demo.py文件,设置cpu模式和网络。 #修改为下面内容 model =AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).float() demo.queue().launch(share=True, inbrowser=True,server_name='0.0.0.0',server_port=7800) ...
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，问题回答精确度更高，且拥有更长的（32K）上下文！基于 P-Tuning 微调 ChatGLM2-6B ChatGLM2-6B 环境已经有了，接下来...