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...
02 多端部署-以ChatGLM3+个人Mac电脑为例 魔搭社区和Xinference合作,提供了模型GGML的部署方式,以ChatGLM3为例。 Xinference支持大语言模型,语音识别模型,多模态模型的部署,简化了部署流程,通过一行命令完成模型的部署工作。并支持众多前沿的大语言模型,结合GGML技术,支持多端部署。Xinference的合作文章具体可以参考...
对于ChatGLM3-6B这样的大模型来说,量化是实现在CPU服务器上部署的关键步骤。通过使用GGML量化工具库,我们可以将ChatGLM3-6B的显存使用量降低数倍,甚至转换为完全无需显存的模型。 具体量化过程如下: 下载量化工具:首先,我们需要下载chatglm.cpp项目代码,这是基于GGML库实现的量化工具,支持ChatGLM系列等LLM的量化。
我们将使用https://github.com/li-plus/chatglm.cpp来运行ChatGLM3-6B模型,它为我们提供了转换工具。使用 convert.py 将 ChatGLM-6B模型 转换为量化 GGML 格式。例如,将 fp16 原始模型转换为 q4_0 (量化 int4)GGML 模型,可以运行: python3 chatglm_cpp/convert.py -i THUDM/chatglm-6b -t q4_0 -...
魔搭社区和Xinference合作,提供了模型GGML的部署方式,以ChatGLM3为例。 Xinference支持大语言模型,语音识别模型,多模态模型的部署,简化了部署流程,通过一行命令完成模型的部署工作。并支持众多前沿的大语言模型,结合GGML技术,支持多端部署。Xinference的合作文章具体可以参考这篇文章魔搭+Xinference 平台:CPU,GPU,Mac...
# 在本地构建 docker 镜像并启动容器以在 CPU 上运行推理:# openai api serverdocker run -it --rm -v $PWD:/opt -p 8000:8000 -e MODEL=/opt/chatglm-ggml.bin chatglm.cpp \ uvicorn chatglm_cpp.openai_api:app --host 0.0.0.0 --port 8000# To pull from Docker Hub and run demo:docker...
!git clone https://www.modelscope.cn/tiansz/chatglm3-6b-ggml.git 然后我们就可以编译该项目了: !cmake-B build !cmake--build build-j--config Release 下一步我们使用cpu来进行模型推理: !./build/bin/main-m chatglm3-6b-ggml/chatglm3-ggml.bin-p 你好 ...
chatglm-6b-310python=3.10# python 版本推荐：3.10~3.11# 激活环境conda activate chatglm-6b-...
此外,ChatGLM3本次推出可手机部署的端测模型ChatGLM3-1.5B和 ChatGLM3-3B,支持包括vivo、小米、三星在内的多款手机以及车载平台,甚至支持移动平台上CPU芯片的推理,速度可达20 tokens/s。精度方面1.5B和3B模型在公开benchmark上与ChatGLM2-6B模型性能接近。
魔搭社区和Xinference合作, 提供了模型GGML的部署方式, 以ChatGLM3为例。 ChatGLM3使用的模型为GGML格式, 模型链接: https://modelscope.cn/models/Xorbits/chatglm3-ggml/summary 使用方式: 首先在mac上预装Xinference: pip install x inference[ggml]>=0.4.3 ...