和方法1类似,这里也主要是修改web_demo.py配置文件,将“THUDM/chatglm3-6b”修改成自己的模型文件路径。然后执行以下命令,直接就可以启动该脚本了。 python web_demo.py 另外,如果要指定服务运行的IP和端口port可以按照以下方式修改。 4、方法3,通过基于 Streamlit 的网页版运行模型加载测试Demo。 和方法1类似,这...
具体地,将上面的“THUDM/chatglm3-6b”修改成自己的模型文件路径,我们这里模型路径是在:/home/work/chatglm3/chatglm3-model,修改之后结果如下: 最后,wq!保存修改信息。这里有一个需要注意点:尽可能地用绝对路径,之前看有人部署的时候用的相对路径,在加载模型的时候找不到。修改完配置文件,执行以下命令,直接就...
python run.py 启动后,可以在浏览器中访问指定的IP地址和端口号,即可使用ChatGLM3-6B提供的API进行文本生成和理解等任务。 五、总结 本文详细介绍了在Linux系统下安装ChatGLM3-6B的步骤和过程,包括环境配置、代码下载、模型下载、编译和运行等。通过本文的指引,读者可以轻松完成ChatGLM3-6B的安装和部署,并在实际应...
在ChatGLM3-6B的部署与迁移过程中,千帆大模型开发与服务平台提供了强大的支持。该平台集成了模型训练、部署、管理等一站式服务,极大地简化了开发流程。通过千帆大模型开发与服务平台,开发者可以更加高效地管理ChatGLM3-6B模型,实现模型的快速部署与迁移。同时,平台还提供了丰富的文档与社区支持,帮助开发者解决遇到的问...
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NVIDIA V100或更高型号,显存16G以上。 操作系统:支持Linux系统,如CentOS 7。 软件依赖:安装Miniconda或Conda用于环境管理,根据...
但是,我们更推荐开发者在 Linux环境下运行我们的代码,以下说明也主要针对Linux系统。 1.2硬件环境 最低要求: 为了能够流畅运行 Int4 版本的 ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最低的配置要求: 内存:>= 8GB 显存: >= 5GB(1060 6GB,2060 6GB) 为了能够流畅运行 FP16 版本的,ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最低...
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。
py或web_demo2.py文件中修改模型路径，并启动服务。最后，实现OpenAI接口适配。修改openai_api.py文件，更改模型文件路径以集成ChatGLM3-6B。启动服务并进行API调用测试。部署完成后，可实现模型的快速加载和使用。若时间允许，将集成对话、工具和代码模式的综合Demo部署计划在本周内完成。感谢您的关注！
请注意,智谱ChatGLM3的部署和配置可能会因个人需求和环境而有所差异。建议参考智谱ChatGLM3的官方文档或开发者指南,获取详细的部署步骤和配置说明。 1.1操作系统 ChatGLM3-6B理论上可以在任何主流的操作系统中运行。ChatGLM开发组已经为主流操作系统做了一定的适配。 但是,我们更推荐开发者在 Linux环境下运行我们的代...
随着人工智能技术的不断发展,对话语言模型在各个领域的应用日益广泛。智谱ChatGLM3,作为由智谱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,凭借其强大的性能和灵活的部署方式,受到了广泛关注。本文将详细介绍如何在Linux系统下进行ChatGLM3的本地私有化部署。