选择预训练模型,点击公开,选择不要葱姜蒜上传的这个ChtaGLM3-6B模型。 都选完之后,点击右下角的创建,代码选择暂不上传。待会直接clone代码。 点击运行代码 资源配置选择:B1.large, 24G的显存足够加载模型了。其他的不需要设置,然后点击右下角的开始运行。 Step.2 配置环境 等右边两个工具全部加载完毕之后,再点击...
ChatGLM3-6B 是一个开源双语对话语言模型,服务提供以下两个版本的服务: ●gpu-streamlit:基于 Streamlit 的网页版。 ●gpu-openai:基于 OpenAI 的 API 版本。 服务配置信息 ChatGLM3-6B 服务为单机版部署的有状态服务,默认配置信息如下: 服务名 说明
修改模型文件地址 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 pu...
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的配置要求： 内存：>= 16GB 显存: >= 13GB（4080 16GB）系统要求 操作系统：Windows、Lin...
Int16 版本的 ChatGLM3-6B最低的配置要求 内存:>= 16GB NVIDIA显存: >= 13GB(4080 16GB)(4080 16GB) 但是,并不是所有人都有独立NVIDIA显卡的机器,尤其一个RTX 4080 16GB显卡8000元多,不是普通人可以承受的。 那是否有其他的方法可以在普通笔记本上便可以在本地运行ChatGLM3-6B大模型呢,今天这篇文章就来...
FP16 版本ChatGLM3-6B最低配置要求：内存：>= 16GB 显存: >= 13GB（4080 16GB）默认情况下，模型以FP16精度加载，所以平台中的AD103、3090、4090均符合要求，这里我们选择平台中的AD103进行使用 1.部署模型 在终端执行以下命令：bash /root/str.sh 第一次执行可能需要等待 2-3 分钟，但之后的启动只需 2-...
下载ChatGLM3-6B项目: 访问ChatGLM3的GitHub项目页面,克隆项目到本地,如git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3。 下载模型文件: 使用modelscope工具下载ChatGLM3-6B模型文件,如通过from modelscope import snapshot_download; model_dir = snapshot_download("ZhipuAI/chatglm3-6b", revision="v1.0.0...
配置模型运行环境变量,如PYTHONPATH、LD_LIBRARY_PATH等。 五、模型加载与测试 编写Python脚本,加载ChatGLM3-6B模型。 准备测试数据,可以是文本文件或网络请求。 运行测试脚本,观察模型输出和性能表现。 六、常见问题与解决方案 内存不足:尝试增加内存、优化模型配置或降低模型复杂度。 CUDA版本不兼容:确保CUDA版本与Py...
拉取Docker仓库下的nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.02-py3,以此作为基础镜像,安装torch,transformers,sentencepiece等Python依赖构建一个新的镜像,下文中统一命名为triton_chatglm3_6b:v1,基础环境构建有疑问的读者可以翻阅笔者往期的文章,在本篇中此内容略过。 模型基础配置config.pbtxt 我们先交代模型仓库下的目录结构...