activate chatglm3-6b 安装激活后进入该虚拟环境进行项目部署 2.下载项目源码和预训练模型 从GitHub 克隆 ChatGLM3-6B 模型仓库到当前路径下。 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3 cd ChatGLM3 安装git大型文件仓库,运行git lfs install来初始化Git LFS,然后从 Hu
(base)C:\Users\icube-nj\workspce>condacreate-nChatGLM3-6b-32kpython=3.10.12WARNING:Acondaenvironmentalreadyexistsat'C:\Users\icube-nj\anaconda3\envs\ChatGLM3-6b-32k'Removeexistingenvironment(y/[n])?yCollectingpackagemetadata(current_repodata.json):doneSolvingenvironment:unsuccessfulattemptusingrepo...
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、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示,* ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的基础模型中最强的性能*。 2)更完整的功能支持: ChatGLM3-6B 采用了全新设...
接着下载模型,模型优先发布在Hugging Face上,地址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 不翻墙下载速度很慢,也可以从ModelScope(魔搭社区)下载,地址:https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/files 此处以魔搭社区为例,新建一个python脚本,输入如下两行命令: from modelscope import snapshot_...
在硬件方面,本地部署需要一张强力的显卡,推荐使用显存大于等于13G的显卡,如RTX4090,以确保模型的质量和推理速度。 二、模型权重下载与准备 Chatglm3-6B的模型权重可以从多个渠道下载,包括Hugging Face官网和魔搭社区官网。需要注意的是,一定要确保下载全部模型文件,否则可能会导致部署失败。下载完成后,将模型文件放置...
在浏览器中打开Streamlit服务器提供的URL,即可看到ChatGLM3-6B的Web界面。在这里,我们可以输入文本与模型进行交互,体验模型的功能。 对于Qanything系列模型的部署,步骤类似,只是需要下载并运行对应的代码。 四、常见问题及解决方法 无法下载模型代码:检查网络连接是否正常,或者尝试使用其他代码托管平台下载。 模型运行缓慢...
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。 主要特性 强大的语义能力:ChatGLM3 在中文问答方面表现出色,能够理解复杂的语境和语义,提供准确的...
3、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 ChatGLM-6B-Base、长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K。第一步：安装Python环境 相信看到这里的朋友已经部署了Python，如果没有的话请看这篇文章 Python环境管理系统：Miniconda一站式安装 完成后将安装的 miniconda 加入系统环境变量中，以方便...
if __name__ == "__main__":model_path = "/root/.cache/modelscope/hub/ZhipuAI/chatglm3-6b"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True).cuda()部署ChatGPT Next docker pull yidadaa/chat...
http://minglog.hzbmmc.com/2024/03/20/%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E9%83%A8%E7%BD%B2ChatGLM3-6B%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B/#more 硬件资源准备首先需要准备计算机的硬件资源,可以是本地服务器,也可以是云服务器。 显存要求:12GB 由于我本地计算机没有相应的GPU资源可以直接调用,故选择云服务器...