为了成功地在Docker中部署ChatGLM3-6B,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 准备Docker环境 首先,确保您的系统上已经安装了Docker。您可以通过以下命令在Ubuntu上安装Docker: bash sudo apt update sudo apt install docker.io 安装完成后,启动Docker服务: bash sudo systemctl start docker 并设置Docker开机自启: bas...
ChatGLM3-6B chatglm.cpp One-API 部署步骤 环境说明 基于Docker部署ChatGLM3 基于Docker一键部署One_API 借助One-API将ChatGLM3接入FastGPT 测试 写在后面 本文首发于 前言 在前面的文章中,介绍了关于私有AI知识库和部分应用,让AI能根据企业私有的知识库去回答问题,成为真正意义的数字分身。但有一个问题一直没有...
vim docker-compose-windows.yaml # change CUDA_VISIBLE_DEVICES to your gpu device id error:docker-credential-desktop not installed or not available in PATH 由于我们是之前安装的docker,然后再安装的docker-compose,所以在安装了docker-compose之后,导致.docker/config.json文件中配置不对,即credsStore而不是cred...
Docker镜像环境准备 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...
本篇先将搭建基础Triton设置模块,将ChatGLM3-6B部署为服务跑通,再加入动态批处理和模型预热来提升服务的性能和效率,包括以下几个模块 Docker镜像环境准备 模型基础配置config.pbtxt 自定义Python后端model.py 模型服务加载卸载管理 服务请求测试 加入服务端动态批处理 ...
针对内网环境的特点,采取镜像打包、网络传输、环境配置及数据迁移等策略进行Docker迁移。确保目标环境与源环境配置一致,避免兼容性问题。 2. 具体操作步骤 (1)打包Docker镜像:使用docker save命令将Docker镜像打包成tar文件,便于传输。 docker save -o myapp.tar myapp:latest (2)网络传输:使用安全的网络传输方式,如SF...
部署过程包括两种方式。一种是通过langchain-chatchat项目，首先确保docker环境已搭建，然后将下载的chatglm3-6b模型复制到docker容器的根目录下。在/langchain-chatchat目录下，进入容器并修改model_config.py文件，将模型配置由chatglm2-6b更改为chatglm3-6b，重启容器后即可完成切换。另一种方式是直接...
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 pull yidadaa/chat...
将数据集转换为ChatGLM3-6B所需的格式,并复制到模型可访问的路径。 计算资源与环境配置: 部署ChatGLM3-6B需要高性能CPU或GPU,推荐显存32G的V100或4090 GPU。 可以使用Docker镜像简化环境配置过程。 模型加载与训练参数配置: 加载预训练的ChatGLM3-6B模型。 选择合适的优化器、学习率、训练轮数等超参数。 开始训练...
部署方案:考虑使用容器化部署方案,如Docker等,以便更好地管理和扩展模型服务。 此外,在实际应用中,还可以结合千帆大模型开发与服务平台提供的各种工具和服务,进行模型的开发、部署和管理。千帆大模型平台提供了丰富的模型库、高效的训练框架和便捷的部署工具,可以帮助用户更快地实现模型的部署和应用。 总之,通过本文的...