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 ...
运行模型: 进入项目目录,运行pip install -r requirements.txt安装项目依赖。 根据官方提供的运行方式,选择本地运行、Web端运行或使用Streamlit界面运行。例如,本地运行可以执行python cli_demo.py;Web端运行可以执行python web_demo.py或使用streamlit run web_demo2.py。五、问题解决 在本地运行ChatGLM3-6B过程中,...
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 Python 脚本来启动命令行界面: Streamlit 界面 要运行 Streamlit 界...
去huggingface下载chatglm3-6b模型,然后将其放到项目根路径。开始推理将本项目export/modeling_chatglm.py覆盖chatglm3-6b里面的文件。 mv chatglm3-6b/modeling_chatglm.py chatglm3-6b/modeling_chatglm.py.bak cp export/modeling_chatglm.py chatglm3-6b/modeling_chatglm.py 复制 导出onnx。进入export文件...
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 量...
使用BigDL-LLM量化并部署 ChatGLM3-6B 1.第一步:安装python环境 miniconda工具安装已经设置国内加速源:详见系列一:手把手教大家在本地运行ChatGLM3-6B大模型(一) 用下面的命令创建名为 py3.9 的虚拟环境: conda create -n py3.9 python=3.9 conda activate py3.9 ...
ChatGLM3运行界面：介绍 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。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM 系列最新一代的开源模型，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...
from modelscope import snapshot_downloadmodel_dir = snapshot_download('ZhipuAI/chatglm3-6b', cache_dir='E:\chatglm3_model') 参数cache_dir是模型下载的位置,可以依需求自行修改。当然需要先用pip安装modelscope这个库。 如果不事先下载好模型,后续运行代码时会自动从Hugging Face下载模型(可能要翻墙),且...
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 Streamlit 界面 要运行 Streamlit 界面,你需要安装 Streamlit。
随着人工智能技术的飞速发展,大模型如ChatGLM3-6B已经成为众多研究者和开发者关注的焦点。然而,这些大模型的运行需要高性能的计算资源,尤其是GPU的支持。对于没有GPU的电脑用户来说,如何玩转这些大模型成为了一个难题。 好消息是,我们可以通过云端部署的方式来解决这个问题。本文将向大家介绍如何在没有GPU的电脑上云端...