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,修改之后结果如下: 最后,wq!保存修改信息。这里有一个需要注意点:尽可能...
本文主要分为七个部分,分别为:显卡驱动安装、Python虚拟环境、ChatGLM2依赖安装、模型文件准备、模型加载Demo测试、模型API部署、OpenAI接口适配,具体如下图所示。「只要机器显卡驱动已装,按步骤10分钟即可完成安装测试!」 说在前面 本文主要安装环境为:Centos7(8C24G)、T4(16G)显卡,由于实验室的电脑不能联网...
3、方法2,通过基于Gradio的网页版运行模型加载测试Demo。 和方法1类似,这里也主要是修改web_demo.py配置文件,将“THUDM/chatglm2-6b”修改成自己的模型文件路径。然后执行以下命令,直接就可以启动该脚本了。 python web_demo.py 另外,如果要指定服务运行的IP和端口port可以按照以下方式修改。 4、方法3,通过基于 S...
进入到/data/目录,查看scp传输的文件: 执行编译好的C++代码,即可实现在线chat c++部署完成! python部署测试(1684x开发板) 编译模型 1.进入chatglm2-tpu/python_demo目录进行编译 如果要编译SoC环境,则修改CMakeLists.txt为以下内容:【 CMakeLists.txt在上一级目录 】 2.编译 编译成功会生成ChatGLM2.cpython-38...
所有模型均使用 few-shot CoT 的方法测试,CoT prompt 来自 https://github.com/suzgunmirac/BIG-Bench-Hard/tree/main/cot-prompts 推理性能 ChatGLM2-6B 使用了 Multi-Query Attention,提高了生成速度。生成 2000 个字符的平均速度对比如下 Model推理速度 (字符/秒) ChatGLM-6B 31.49 ChatGLM2-6B 44.62 使用...
管理 main dev Stanislas0-patch-1 dev_api 克隆/下载 克隆/下载 HTTPSSSHSVNSVN+SSH下载ZIP 该操作需登录 Gitee 帐号,请先登录后再操作。 立即登录没有帐号,去注册 提示 下载代码请复制以下命令到终端执行 为确保你提交的代码身份被 Gitee 正确识别,请执行以下命令完成配置 ...
测试是否安装成功: $ git lfs install > Git LFS initialized# 出现此消息说明安装成功 从Hugging Face Hub 下载模型 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 模型量化 默认情况下,模型以 FP16 精度加载,运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果你的 GPU 显存有限,可以尝试以量化方式加载模型,使用方...
Mustafa Suleyman谈道,要通过现代图灵测试,人工智能必须成功执行以下指令:“只需投资10万美元,几个月内在零售网络平台上赚100万美元。” 它需要在最少的监督下将一系列复杂的现实目标联系在一起,批准各个点、开设银行账户、实际在虚线上签名……这些工作将全部由人工智能完成。
这里将整个安装包分为了四个个部分:ChatGLM2依赖文件、ChatGLM2模型文件、ChatGLM2 Demo展示文件、Other文件,如下图所示。「注:不论您是离线安装,还是在线安装,按步骤直接将下面这几个文件拷贝至相应目录下面,直接启动Demo测试就能运行此程序」,那么现在开始!!!
「只要机器显卡驱动已装,按步骤10分钟即可完成安装测试!」 说在前面 本文主要安装环境为:Centos7(8C24G)、T4(16G)显卡,由于实验室的电脑不能联网,本文主要是离线安装(在线安装依然适用)。这里将整个安装包分为了四个个部分:ChatGLM2依赖文件、ChatGLM2模型文件、ChatGLM2 Demo展示文件、Other文件,如下图所示...