model_dir3 = snapshot_download("ZhipuAI/chatglm3-6b-32k", revision = "master") 模型推理 推理代码: from modelscope import AutoTokenizer, AutoModel, snapshot_download model_dir = snapshot_download("ZhipuAI/chatglm3-6b", revision = "master") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_d...
据小编了解,推理框架本身没有开源,而有自己部署6B模型需要的小伙伴可以通过Xinference的UI部署ChatGLM3-6B和ChatGLM3-6B-32K模型: Xinference作为一个开源大模型推理引擎(https://github.com/xorbitsai/inference),除了汇集ChatGLM3这样最前沿的模型,Xinference还整合了多种推理加速引擎,如vLLM,TensrorRT-LLM和GGML...
chatglm3-6b-32k智谱AI与清华KEG实验室发布的中英双语对话模型,在ChatGLM3-6B的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力,能够更好的处理最多32K长度的上下文。本文介绍了相关API。 功能介绍 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台集成快速检索、...
Seq Length Download ChatGLM3-6B 8k https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b ChatGLM3-6B-Base 8k https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b-base ChatGLM3-6B-32K 32k https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b-32k 不过上面三个模型都不是今天的主角。今天我们需要下载一个经过量化处理后的ChatG...
ChatGLM也是目前开源模型当中,最用户友好的了,全套的推理实现,streamlit、Gradio这些图形化使用界面的相关工具都是齐全的。不像有的开源模型,只提供命令行和API。 chatGLM3-6B号称是10B的开源小模型当中能力最强的,这也是他目前努力的方向。 我自己试用了一下,和之前的chatGLM2-6B相比提升是巨大的。可以看一个例子...
由于默认代码使用的是transformers库,所以默认回去HF自动下载模型,模型大小大概在11G。 比较不幸的是,国内已经无法正常访问HF,文件又特别大,所以要自备魔法工具,还得流量多网速快的那种。也可以通过国内的modelscope来下载模型。 另外一个问题是,代码中默认的模型为6B,大概需要13G显存,所以只有3090,4090等卡可以运行。
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。原生支持工具调用,代码执行,agent插件等。基础模型 ChatGLM3-6B-Base 上下文8K。长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K.上下文32k。对话模型ChatGLM3-6B上下文8K。 2.ChatGLM3的部署 部署环境:colab 16G显存 默认情况下,模型以 FP16 精度加载,...
除了源码,最关键的是大模型文件,官网提供了三种不同类型的大模型文件,分别是基础模型ChatGLM3-6B-Base、对话模型ChatGLM3-6B、长文本对话模型ChatGLM3-6B-32K,这三种模型文件依次变大,对内存占用也依次变高,大家可以根据自己电脑内存情况等选择,我选择了ChatGLM3-6B模型,运行时内存占用13GB左右。
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。 ChatGLM3-6B系列分为如下三个: 购买腾讯云云服务器CVM 我购买的配置详见下图: 在购买腾讯云云服务器时,需要选中后台自动安装GPU驱动,具体版本请见下图。
安装git lfs大文件下载服务 sudo apt install git-lfs 安装后执行以下命令进行下载安装 gitlfsinstallgitclone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b-32k.gitgitlfsinstallgitclone https://www.modelscope.cn/Xorbits/bge-m3.git 安装pip的环境,先下载运行环境仓库,然后pip进行环境依赖的安装 ...