在智能客服系统中,可以使用ChatGLM3-6B进行批量推理,一次性处理多个用户的咨询问题。通过优化模型参数和训练数据,可以提高客服效率和服务质量,降低人工成本。 2. 文本分类 在文本分类任务中,可以使用批量推理的方式对大量文本进行快速分类。ChatGLM3-6B强大的语义理解能力使得分类结果更加准确和可靠,为后续的文本处理和分...
因此,在实际应用中,可能需要使用高性能计算机或分布式计算集群来支持批量推理。 四、实际应用案例 vLLM和ChatGLM3-6b在批量推理方面的应用非常广泛,以下是一些实际应用案例: 智能客服:在智能客服系统中,可以使用vLLM或ChatGLM3-6b进行批量推理,一次性处理多个用户的咨询问题,提高客服效率和服务质量。 文本分类:在文本...
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，使用方法如下：model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b",trust_remote_code=True).quantize(4).cuda()模型量化会带来一定的性能损失，经过测试，ChatGLM3-6B 在 4-bit ...
新建目录THUDM,并使用 Modelscope下载模型文件到此文件夹中。 mkdir THUDMcd THUDMgit lfs installgit clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git 步骤6:运行模型 现在你可以运行模型了。ChatGLM3-6B 提供了多种运行方式,包括命令行界面、Streamlit 界面和 REST API。 命令行界面 运行以下 Pytho...
简介:本文介绍了ChatGLM3系列的开源模型,包括ChatGLM3-6B、ChatGLM3-6B-Base、ChatGLM3-6B-32K,这些模型在10B以下被认为是最强大的开源模型之一。文章详细解释了这些模型的特点、应用场景以及如何在wisemodel.cn社区注册使用它们。 满血版DeepSeek,从部署到应用,全栈都支持 快速部署、超低价格、极速蒸馏、应用开发...
从GitHub 下载 ChatGLM3-6B 模型仓库。 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3 cd ChatGLM3 步骤4:安装模型依赖项 在项目目录中,安装模型所需的依赖项。 pip install -r requirements.txt 步骤5:下载模型文件 新建目录THUDM,并使用 Modelscope下载模型文件到此文件夹中。
手把手教大家在本地运行ChatGLM3-6B大模型(一) ChatGLM3 是由智谱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。它是 ChatGLM 系列的第三版,继承了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性,并在此基础上进行了全面的性能提升和创新性功能扩展。
输入指令,我们以API的方式启动chatglm3-6b! python api.py 整个过程就是这么简单!看到这样的结果,就说明成功了! 占用11G显存,未量化版本!部署在8000端口! 第三部分:跑一个批量翻译任务 到这!打开影刀!如果你还没注册,马上去注册!免费的! 新建一个自动化工作流!
git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git 步骤6:运行模型 现在你可以运行模型了。ChatGLM3-6B 提供了多种运行方式,包括命令行界面、Streamlit 界面和 REST API。 命令行界面 运行以下 Python 脚本来启动命令行界面: python basic_demo\clidemo.py ...
我将引导您以最低的成本运行ChatGLM3-6b模型,让您体验到它带来的美妙特性。 qwen模型教程入口: 开源模型应用落地-qwen模型小试-入门篇(一)_qwen文本分类-CSDN博客 baichuan模型教程入口: 开源模型应用落地-baichuan模型小试-入门篇(一)-CSDN博客 二、术语 ...