五、运行ChatGLM3-6B服务 完成上述步骤后,我们就可以开始运行ChatGLM3-6B服务了。 启动服务:在终端中进入ChatGLM3-6B的代码目录,运行启动脚本(如cli_demo.py或openai_api.py)来启动服务。根据脚本中的提示,修改模型文件路径等配置信息。 测试服务:启动服务后,你可以使用API调用或Web界面来测试ChatGLM3-6B的功能。
实现了OpenAI格式的流式API部署。即如果您之前调用的是ChatGPT的接口,可以实现缝切换chatglm3-6b。具体实现方式如下: 1、进入到/home/work/chatglm3/chatglm3-web下面,修改openai_api.py的文件,更改模型文件路径,如若要修改服务端口,可以在下面修改port参数,这里修改成了8099端口。 2、然后启动服务 python openai_...
使用api_server.py脚本部署API 下面的api_server.py和utils.py放在同级目录下 你需要在下描代码中修改你本地的模型路径,修改这个 MODELPATH = os.environ.get('MODELPATH', 'D:\LLM-GPU\chatglm3-6b') D:\LLM-GPU\chatglm3-6b 是我本地的路径,修改为你自己的。 api_server.py importosimporttimeimport...
model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/chatglm3-6b', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master') 1. 2. 3. 4. 代码准备 在/root/autodl-tmp路径下新建api.py文件并在其中输入以下内容,粘贴代码后记得保存文件。下面的代码有很详细的注释,大家如有不理解的地方,欢迎提出issue。 from fastapi i...
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。
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。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型:ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充...
ChatGLM3-6B不仅能够处理复杂的跨语言对话场景,实现流畅的人机互动,还具备函数调用以及代码解释执行的能力。这意味着开发者可以通过API调用,让模型执行特定任务或编写、解析简单的代码片段,从而将应用拓展到更为广泛的开发和智能辅助领域。 ChatGLM3-6B还允许开发者对预训练模型进行定制化微调,让它在某个领域工作的更好...
部署ChatGLM3-6B大模型需要一定的硬件和软件资源。首先,您需要一台具备足够计算能力的服务器,以支持大模型的运行。其次,您需要安装相应的深度学习框架和工具,如TensorFlow或PyTorch,以及必要的依赖库。 三、模型下载与配置 在部署之前,您需要从官方网站或其他可靠渠道下载ChatGLM3-6B大模型的预训练权重文件。下载完成后...
ChatGLM3-6B:新一代开源双语对话语言模型,流畅对话与低部署门槛再升级 1.ChatGLM3简介 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。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多
3.API部署 确保已经模型部署。不然无法进行API调用工作，以及确保模型当前停止运行，以防显存占用 首先打开两个终端：在第一个终端中输入以下命令：bash /root/ChatGLM3/openai_api_demo/one.sh 等待终端进度条跑完，并出现输出提示：http://0.0.0.0 后，进行下一步。在第二个终端中输入以下命令：bash /root...