1 系统信息 OS:Ubuntu22.04.2 显卡:RTX3090Ti-24GB CUDA :12.2 2 安装Pytorch pytorch正式版还没有对CUDA12.2的支持,因此这里装的是Preview版本的。这里先建了个conda虚拟环境,然后在虚拟环境中安装了pytorch: python conda create -n ChatGLM python=3.11.5 $ cond
在本地部署ChatGLM3的过程中,你可能会需要一些额外的工具或平台来辅助开发、调试和部署。百度千帆大模型开发与服务平台正是这样一个强大的工具,它提供了丰富的功能和服务,包括模型训练、调优、部署等一站式解决方案。通过千帆大模型开发与服务平台,你可以更加高效地管理和优化你的ChatGLM3模型,进一步提升其自然语言处理...
用户需要修改ChatGLM3代码中的模型加载地址,确保程序能够正确加载本地模型文件。 在ChatGLM3的代码中,找到与模型加载相关的变量(如MODEL_PATH和TOKENIZER_PATH),将它们的值修改为本地模型文件的路径。 运行Demo:ChatGLM3提供了多种使用方式,包括命令行Demo、网页版Demo和API部署。 命令行Demo:在命令行中运行cli_demo...
到此本地已经部署好了 1.打开 anaconda prompt 2.windows系统下方搜索框里面,因为的python 和pytorch环境都是安装在conda里面的 3.所以需要在此环境下使用 如图 如何运行chatglm3 1.打开:anaconda prompt 2.进入e: 盘 3.进入对应的盘符 cd E:\AI Sofeware\chatglm3\ChatGLM3\basic_demo 4.运行web_demo.py...
简介:ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型 ChatGLM3 series: Open Bilingual Chat LLMs | 开源双语对话语言模型 二、本机配置 台式机,CPU:I7-6700,内存:2*8G,GPU:NVIDIA RTX3070(显存8G) 三、部署环境 1、使用anaconda3进行虚拟环境管理,好处是对不同的虚拟环境env进行隔...
ChatGLM3是一个基于Transformer的大型语言模型,具有强大的自然语言处理能力。本篇文章将为你提供一份详尽的指南,帮助你顺利完成ChatGLM3的本地部署。 一、环境准备 在开始部署之前,你需要确保你的计算机上已经安装了Python环境。由于ChatGLM3需要Python版本3.7以上,因此请确保你的Python版本符合要求。 如果你还没有安装...
模型部署 在GitHub上下载源码:https://github.com/THUDM/ChatGLM3 下载到本地后右键单击,选则用Pycharm打开此文件夹 打开后Pycharm会提醒是否使用 requirements.txt(文档为该项目的依赖库)创建虚拟环境,点击确定创建后会在虚拟环境中自动安装 requirements.txt 中列出的库(建议在虚拟环境而非本地环境安装这些库) ...
ChatGLM3本地部署 如何用免费GPU线上跑AI项目实践 - 飞书云文档 (feishu.cn) 准备步骤: 1.配置好环境pytorch2.0.1 python3.9 2.进入JupyterLab进入开发环境 3.将glm3从开源项目中git下来,这里在terminal输入指令后,输入github的账号密码进行git。 git clone命令:git clone 网址 存储地址...
本地部署 ChatGLM 教程 进入ChatGLM3 GitHub 项目,下载项目 2. 创建一个新的Anaconda环境,命令conda create -n chatglm3 python=3.8 3. 安装 ChatGLM3-6b 环境,进入编译器打开项目,PyCharm和VSCode都可, 在终端输入conda activate chatglm3激活环境,然后输入pip install -r requirements.txt安装项目环境 ...
以下是API部署的步骤: 修改ChatGLM3目录下的openai_api.py文件,配置本地模型路径和部署方式(CPU或GPU)。 在ChatGLM3目录下执行python openai_api.py来启动模型服务。 将日志打印出的接口地址(如http://localhost:8000/)配置到你的ChatGPT应用中,并添加自定义模型chatglm3。 现在,你已经成功在本地部署了ChatGL...