(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...
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ChatGLM3-6B-Base、长文本对话模型ChatGLM3-6B-32K和进一步强化了长文本理解能力的ChatGLM3-6B-128K。 资源评估与准备 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...
将原来的路径“THUDM/chatglm3-6b-32k”修改成自己的路径就好,就比如我这上面的路径就是修改完成之后的。 这里需要注意,Windows系统下的路径是反斜杠,所以需要在路径的前面加上一个“r”。 注意:我这里是使用CPU跑的模型,就像图片上显示的,如果是使用GPU就默认即可(前提是cuda已经安装完成),原来的文件是没有将C...
同时原生支持工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）和 Agent 任务等复杂场景。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 ...
通过模型转换、量化、部署这三个步骤,我们可以轻松实现在本地PC上部署ChatGLM3-6b大语言模型,经测试该模型可以流畅运行在最新的Intel Core Ultra异构平台及至强CPU平台上,作为众多AI agent和RAG等创新应用的核心基石,大语言模型的本地部署能力将充分帮助开发者们打造更安全,更高效的AI解决方案。
在本地化部署ChatGLM3-6B的过程中,千帆大模型开发与服务平台可以提供一个便捷的开发和部署环境。该平台支持多种AI模型的快速部署和集成,可以大大简化本地化部署的复杂度和工作量。同时,千帆大模型开发与服务平台还提供了丰富的工具和资源,可以帮助开发者更好地优化和调试模型。 结语 ChatGLM3-6B的本地化部署是一...
通过模型转换、量化、部署这三个步骤,我们可以轻松实现在本地 PC 上部署 ChatGLM3-6b 大语言模型,经测试该模型可以流畅运行在最新的 Intel Core Ultra 异构平台及至强 CPU 平台上,作为众多 AI agent 和 RAG 等创新应用的核心基石,大语言模型的本地部署能力将充分帮助开发者们打造更安全,更高效的 AI 解决方案。
>>>git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 或者git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git 5.修改 web_demo.py 、web_demo2.py文件 >>>修改模型地址为本地目录 >>>修改代码使其可以局域网访问 6.打开powershell或cmd,输入: python web_demo.py 或streamlit run ...
通过模型转换、量化、部署这三个步骤,我们可以轻松实现在本地 PC 上部署 ChatGLM3-6b 大语言模型,经测试该模型可以流畅运行在最新的 Intel Core Ultra 异构平台及至强 CPU 平台上,作为众多 AI agent 和 RAG 等创新应用的核心基石,大语言模型的本地部署能力将充分帮助开发者们打造更安全,更高效的 AI 解决方案。
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...