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...
wget https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b/resolve/main/pytorch_model-00001-of-00007.bin 2.3 部署验证 到此,已经完成了ChatGLM3-6b模型在远程服务器的安装部署,接下来检验是否部署成功 进入到“basic_demo”文件夹中,选中“cli_demo.py”文件,将其中的模型读取代码改为自己的模型下载路径 # MODEL_PATH...
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...
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。
境外服务器可直接从 Hugging Face Hub 下载模型需要先安装Git LFS，然后运行！sudo apt-get install git-lfsgit lfs installgit clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b ModelScope 针对国内服务器只能采取这种方式才有这种方式下载模型，速度会快很多！！！新建 download.py，粘贴以下内容 from modelscope...
今天来学习如何部署大语言模型,这里用的服务器是AutoDL。 1. 预防服务器掉线 打开jupyterLab,进入atuodl-tmp目录下并打开终端,下载ChatGLM3-6B模型。因为模型下载下来自带一个chatglm3-6b,我们可以不再另外新建文件夹。注意不要将模型下载到root,防止系统盘爆炸。
ChatGLM3-6B大模型,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,在对话生成、文本理解等方面展现出强大的能力。本文将从零开始,详细阐述ChatGLM3-6B的部署与微调过程,帮助开发者更好地利用这一模型。 一、部署流程 1. 环境配置 硬件要求:确保服务器具备足够的计算资源,推荐配置为内存32G以上,GPU使用NVI...
大模型RAG企业项目实战:手把手带你搭建一套完整的RAG系统,项目实战+部署源码,纯小白都能学明白!LLM大模型_RAG_大模型微调_多模态 敲代码聊大模型 989 5 冒死上传!目前B站最完整的大模型微调教程,适应于所有大模型微调实战!微调|量化|部署|应用 大模型拾怡 1298 79 花了2万多买的AI大模型课程全套,现在分享给...
1、查看服务器型号: 代码语言:javascript 复制 cat/etc/redhat-release 2、查看服务器显卡型号: 代码语言:javascript 复制 sudo lshw-numeric-Cdisplay 或 lspci|grep-i vga 3、下载显卡驱动 访问英伟达官网:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn,根据自己显卡的系列型号,选择对应的版本,进行下载...
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...