七、本地大模型初体验在本地部署ChatGLM2-6B模型后,您可以开始体验大模型的强大功能。尝试输入各种问题或句子,观察模型的响应和输出结果。请注意,由于模型大小较大,推理速度可能会相对较慢,因此请耐心等待。总之,通过按照本文指南进行操作,您应该能够成功地完成ChatGLM2-6B模型的本地部署。请记住,在使用过程中保持耐...
理论上可以,其中有个问题要处理下 安装的时候有个环节要下载模型,模型是默认放在c盘的一个目录里的,这里要改成下载到项目目录下 1年前·四川 0 分享 回复 小蜗牛爬高高 ... 如何训练能教一下么,私有模型 1年前·上海 0 分享 回复 展开4条回复
然后就可以手工拷贝上面的一堆bin模型文件即可,一共11G,看看我都是靠机器人半夜拉下来的。 3、TORCH的使用 很多人在源码下载好、模型位置正确且模型拷贝到位的情况下,运行web_demo还会出现这样的错,那是CUDA没安装好,你得自己指定版本。 raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") 进python交互...
然后从这里手动下载模型参数文件,并将下载的文件替换到本地的chatglm2-6b目录下。 将模型下载到本地之后,将以上代码中的THUDM/chatglm2-6b替换为你本地的chatglm2-6b文件夹的路径,即可从本地加载模型。 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revisi...
访问GitHub,下载ChatGLM2-6B模型的项目文件。 解压下载的项目文件,并用PyCharm打开项目。 六、修改代码 打开项目中的web_demo.py文件。 找到模型加载部分的代码,将其修改为适合本地环境的代码。例如,将模型路径修改为本地存储的路径。 根据本地硬件情况,调整代码中的参数设置,如显存大小等。 七、运行模型 在PyCha...
LangChain-Chatchat默认使用的 LLM 模型为 THUDM/chatglm2-6b,默认使用的 Embedding 模型为 moka-ai/m3e-base 为例。 3.1、LLM 模型支持 目前最新的版本中基于 FastChat 进行本地 LLM 模型接入,目前已经正式接入支持的模型达30+,具体清单如下: meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf ...
模型文件夹 /home/jp/wzk/chatglm2-6b-int4/chatglm2-6b-int4 项目文件夹: 模型文件夹 启动项目 在项目的目录下,我们利用现成的直接启动:web_demo.py #先打开看一眼vim web_demo.py model_path是你下载的模型文件夹(如果你不是手动下载的话,可以不改,这样的话会自动下载) ...
musicGPT:替代suno.ai的开源方案,使用本地运行的 LLMs 根据自然语言生成音乐 AIGCLINK 2762 0 Vanna:首个可视化实时训练Text 2 SQL的开源项目,采用了RAG的方式训练模型,实现自然语言生成sql语句与数据库类的结构化数据交互 AIGCLINK 7145 4 Cofounder:AI全栈程序员+项目经理,可平替Cursor+v0、Cline的AI全栈构...
更开放的协议:ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放,在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。 二. 本地化部署工作 2.1 基础了解 transformers 大模型中的github,通过如下方式可以自动下载模型实现和参数 //对应的实际地址为 huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b ...
量化也可以尝试使用Chatglm.cpp进行量化。 Github: https://github.com/li-plus/chatglm.cpp 支持流式返回内容。 模型部署 CPU 部署 如果你没有 GPU 硬件的话,也可以在 CPU 上进行推理,但是推理速度会更慢。使用方法如下(需要大概 32GB 内存),如果你的内存不足的话,也可以使用量化后的模型chatglm2-6b-int4...