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...
dockerexec-it 你的容器名称 /bin/bashcd/langchain-chatchat/configs 编辑model_config.py文件,在llm_model中增加chatglm3-6b,如图所示: 将LLM_MODELS中的chatglm2-6b修改为chatglm3-6b,如图所示: 修改后重启容器,再打开,这里就变成chatglm3-6b了。 2.2 使用ChatGLM官方项目部署 如果没有部署chatchat,也可以...
mkdir fastgptcdfastgpt curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/deploy/fastgpt/docker-compose.yml curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json 注意启动的时候要在 fastgpt 这个目录 # 启动容器docker-compose up -d# ...
加入模型预热 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...
基于Docker快速部署ChatGLM3 基于Docker快速部署One-API 如何借助One-API将ChatGLM3接入FastGPT等AI应用 效果演示 开源大模型评测 除了本文写的ChatGlm系列开源模型,目前市场主流的还有Qwen、Baichuan、Llama等,其中阿里的Qwen-72B-Chat 凭借720亿参数训练量目前名列开源大模型第一。当然,考虑因为使用个人笔记本进行推理,...
计算资源:部署ChatGLM3-6B需要高性能CPU或GPU,推荐显存32G的V100或4090 GPU。 环境配置:可以使用Docker镜像简化环境配置过程,如docker pull qwenllm/qwen:cu117。 微调步骤 数据准备: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。 模型加载:加载预训练的ChatGLM3-6B模型。 配置训练参数:选择合...
使用docker运行最新chatglm3-6b,对外的http服务,使用python代码执行函数调用,查询北京天气代码演示和说明 5368 2 12:24 App 在阿里云部署第一个langchain-chatchat项目(langchain-chatglm2.0) 4638 -- 4:30 App 如何在本地部署一个类chatGPT的模型并通过API接口方式访问chatGLM 6103 55 27:05 App ChatGLM3零基...
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 1. 2. 环境配置 这一章节有些重复,但是为了大家的方便,这里再放一次上次的内容。 由于很多不同的项目队python版本的要求不同,同时对版本的要求也不同,所以你需要配置一个独立的环境。 这里你可以选择Conda,也可以选择pyenv,或者docker。我选的方案是:pyenv...
是否使用 Docker 部署(是/否):是 / Is Docker deployment used (yes/no): yes 使用的模型(ChatGLM2-6B / Qwen-7B 等):ChatGLM-6B / Model used (ChatGLM2-6B / Qwen-7B, etc.): ChatGLM2-6B 使用的 Embedding 模型(moka-ai/m3e-base 等):moka-ai/m3e-base / Embedding model used (moka-ai...
【chatglm3】(1):docker本地部署,支持工具调用(Function Call)、代码执行(Code Interpreter)和 Agent 任务 20:38 【chatglm3】(2):使用docker运行最新chatglm3-6b,对外的http服务,使用python代码执行函数调用,查询北京天气代码演示和说明 12:46 【chatglm3】(3):在AutoDL上,使用4090显卡,部署ChatGLM3API服务,...