本案例以 “ChatGLM3-6B” 模型为例,指导如何在平台开发环境中部署模型。 ChatGLM3-6B:是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代对话流畅、部署门槛低等优秀特性的基础上,ChatGLM3 具备更强大的基础模型、更完整的功能支持、更全面的开源序列,详情可参考ChatGLM3-6B 官方。 创建项目并上传代码 平台左侧导...
部署ChatGLM3-6B 模型 部署ChatGLM3-6B模型 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。 推理速度比上一代提高了很多,本教程有两种启动方式,但强烈推荐使用streamlit体验,效果极佳。 GPU算力资源:趋动云-连接算力·连接人 Step.1 创建项目 创建好账号之后,进入自己的空间,点击右上...
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。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,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。 系统要求 操作系统:Windows、Linux 或 macOS。本教程使用Windows进行安装。 python...
四、总结 本文详细介绍了ChatGLM3-6B模型的互联网部署及内网环境迁移步骤,为开发者提供了一份详尽的操作指南。通过合理的环境配置、模型安装与依赖组件管理,以及科学的迁移策略与注意事项,开发者可以成功地将ChatGLM3-6B模型部署至互联网环境,并实现内网环境下的高效迁移。同时,借助千帆大模型开发与服务平台,开发者可以...
2024清华首发ChatGLM3-6B 部署和微调(Function Call、Code Interpreter、Agent)官方教程!附ChatGLM3技术文档,见“平论区”, 视频播放量 147、弹幕量 163、点赞数 7、投硬币枚数 8、收藏人数 13、转发人数 4, 视频作者 大模型-小懒哥, 作者简介 教你玩转大模型,相关视频
模型部署 在GitHub上下载源码:https://github.com/THUDM/ChatGLM3 下载到本地后右键单击,选则用Pycharm打开此文件夹 打开后Pycharm会提醒是否使用 requirements.txt(文档为该项目的依赖库)创建虚拟环境,点击确定创建后会在虚拟环境中自动安装 requirements.txt 中列出的库(建议在虚拟环境而非本地环境安装这些库) ...
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...
BigDL-LLM 工具包简单易用,仅需三步即可完成开发环境搭建、bigdl-llm[xpu]安装以及 ChatGLM3-6B 模型的 INT4量化以及在英特尔独立显卡上的部署。 作者介绍: 刘力,深圳市铂盛科技有限公司的创始人。带领团队成功设计了多种计算机系统,并申请了多项专利和软件著作,铂盛科技为国家高新技术企业,深圳市专精特新企业。铂...
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...
在部署ChatGLM3-6B之前,我们需要对所需的资源进行评估和准备。主要包括以下几个方面: GPU显存:ChatGLM3-6B模型在不同精度下的显存需求有所不同。例如,在FP32精度下需要大约24G的GPU显存,而在FP16精度下则大约需要12G。考虑到其他因素,建议准备至少32G或16G的GPU显存。 Python环境:建议安装Anaconda,它集成了许多科...