本文将详细介绍ChatGLM3-6B模型的部署流程,帮助用户快速上手。 一、环境配置 在部署ChatGLM3-6B模型之前,需要进行一系列的环境配置。首先,需要确保服务器或本地机器满足一定的硬件要求,包括内存32G以上(最低)、GPU(1*NVIDIA V100)及显存16G以上(最低)。其次,需要安装Python 3.10或3.11版本,以及PyTorch 2.1.2或1.8...
在部署过程中,要确保服务器性能和稳定性满足模型运行需求。 定期更新和维护模型,以保持其最佳性能。 四、产品关联 在本文中,我们选择“千帆大模型开发与服务平台”作为与ChatGLM3-6B微调训练和部署相关的产品。该平台提供了丰富的模型开发、训练和部署工具,可以帮助用户更加高效地完成ChatGLM3-6B的微调训练和部署工作。
ChatGLM3-6B作为智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的对话预训练模型,具有对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性。本文将带领读者在CentOS 7.9系统上完成ChatGLM3-6B模型的部署,为实际应用提供指导。 一、硬件与软件环境准备 1. 硬件要求 ChatGLM3-6B模型需要较高的计算资源,为了确保模型能够顺利运行,建议服务器配置如下...
项目名称:可自定义,如“ChatGLM3-6B”。 镜像:选择公开下的chatglm3-6b(作者为“趋动云小助手”)。 为便于您快速体验已为您准备好镜像,该镜像是在官方镜像PyTorch2.1.0 Tensorflow2.15.0中安装了 “ChatGLM3-6B 官方给出的requirements.txt,您也可自行制作该镜像。 模型:选择公开下的chatglm3-6b(作者为“...
随着GPT的爆火,越来越多的同学投入到了大模型的学习中,本文基于智谱开源的Chatglm3-6B,以最通俗易懂的方式,让刚入门的小伙伴们体验大模型部署带来的乐趣,并从中分解模型部署需要的技术点。 前言 大模型,通常指包含超大规模参数(通常在十亿个以上)的神经网络模型,是人工智能预训练大模型的简称,包含了“预训练”和...
简介:本文详细介绍了ChatGLM3-6B大模型的部署流程与微调方法,包括环境配置、项目代码与模型文件下载、依赖安装、服务运行及多种微调技巧,助力用户高效利用ChatGLM3-6B进行对话应用开发。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 ChatGLM3-6B大模型,作为智谱AI和清华大...
ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B 引入了如下特性：1.更强大的基础模型： ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更...
四、启动Chat GLM3-6B streamlit run Web_demo_streamlit.py 打开你浏览器输入你IP:8501即可访问 参考...
更全面的开源序列: 除了对话模型 ChatGLM3-6B 外,还开源了基础模型 ChatGLM3-6B-Base、长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K。 ChatGLM3-6B系列分为如下三个: 购买腾讯云云服务器CVM 我购买的配置详见下图: 在购买腾讯云云服务器时,需要选中后台自动安装GPU驱动,具体版本请见下图。
智谱ChatGLM3本地私有化部署 1环境配置和检查 要进行智谱ChatGLM3本地私有化部署,你需要进行以下环境配置和检查: 硬件要求: 确保你的服务器或计算机满足智谱ChatGLM3的硬件要求,包括处理器、内存和存储等方面。 操作系统: 智谱ChatGLM3支持多种操作系统,如Linux、Windows和macOS等。选择适合你的操作系统,并确保它符...