通过千帆大模型开发与服务平台,我们可以更加高效地利用ChatGLM2-6B进行自然语言处理任务,提高任务的准确率和效率。例如,在智能客服领域,我们可以利用ChatGLM2-6B实现更加智能和高效的对话交互,提升用户体验。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...
通过千帆大模型开发与服务平台,我们可以更加高效地利用ChatGLM2-6B进行自然语言处理任务,提高任务的准确率和效率。例如,在智能客服领域,我们可以利用ChatGLM2-6B实现更加智能和高效的对话交互,提升用户体验。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...
今年6月份清华大学发布了ChatGLM2,相比前一版本推理速度提升42%。最近,终于有时间部署测试看看了,部署过程中遇到了一些坑,也查了很多博文终于完成了。本文详细整理了ChatGLM2-6B的部署过程,同时也记录了该过程中遇到的一些坑和心得,希望能帮助大家快速部署测试。另外:作者已经把模型以及安装依赖全部整理好了,获取...
ChatGLM2-6B至少需要13GGPU(虽然官网说12G即可),int8需要8G,int4需要4G。 Win10系统,GTX1060显卡6GB(只能用int4模型,亲测开启GLM2时占了5GB以上) 1、git 2、conda 3、python 3.9 4、pip 5、CUDA 11.1 (GPU相关) 6、torch 1.10.1 (跟CUDA版本对应) ...
在本地环境中运行ChatGLM2-6B需要安装一些依赖项,包括PyTorch和其他相关库。以下是安装步骤: 安装Anaconda(如尚未安装):从Anaconda官网下载安装包,并根据设备环境选择对应版本进行安装。 创建虚拟环境:打开Anaconda,切换到Environment界面,创建一个新的虚拟环境以供项目承载运行。例如,可以创建一个名为ChatGLM2B的虚拟环境...
LangChain-ChatGLM2-6B的配置方法 将langchain-ChatGLM目录下的configs2中LLM 名称:LLM_MODEL = "chatglm-6b"中的chatglm-6b改为chatglm2-6b,即可运行,其他运行或修正方法同langchain-ChatGLM。 以上就是我在配置并使用LangChain-ChatGLM-6B中得到的报告,希望可以帮到大家。欢迎发私信与我共同讨论更多该领域的...
step3,构建ChatGLM2-6b环境 step4,在DSW中启动WebUI 写在后面 写在前面 随着ChatGPT代表的AI大模型的爆火,我一直在想,是否能把大模型的能力用于个人或者企业的知识管理上,打造一个私有的AI助手。它了解你的所有知识,并且不会遗忘,在需要的时候召唤它就能解决问题,就如同钢铁侠的贾维斯。但是受限于硬件成本、学习...
chatGLM2-6B的Github地址: chatGLM2-6B的模型地址:(需要科学上网 ) 其实主要的就是这7个bin大文件,存放的模型参数 chatglm2-6B模型参数 下载方式 手动下载! 下载完毕上传到租赁的GPU服务器就行,可能比较费流量 git lfs 工具——用来下载大文件的工具(受网络限制 ,可能需要多次尝试) ...
ChatGLM2-6B是由智谱AI与清华KEG实验室发布的中英双语对话模型,具备强大的推理性能、效果、较低的部署门槛及更长的上下文,在MMLU、CEval等数据集上相比初代有大幅的性能提升。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台...