1、修改模型目录 双击basic_demo编辑web_demo_streamlit.py,将加载模型的路径修改为:/gemini/pretrain,如下图所示~ 2、运行streamlit界面 点击左上选项卡,重新返回终端,运行web_demo_stream.py并指定7000端口,这样就不用再次添加外部端口映射啦~ streamlit run web_demo_streamlit.py --server.port 7000 3、访问st...
请参考ChatGLM3-6B 微调示例。 2.5 网页版对话 Demo 可以通过以下命令启动基于 Gradio 的网页版 demo: 代码语言:javascript 复制 python web_demo.py 可以通过以下命令启动基于 Streamlit 的网页版 demo: 代码语言:javascript 复制 streamlit run web_demo2.py 网页版 demo 会运行一个 Web Server,并输出地址。在...
streamlit run basic_demo/web_demo2.py --server.address='0.0.0.0' --server.port=8501 返回如图两行 URL 时,使用http:外部访问访问 Streamlit 网页,随后等待 2-3 分钟模型加载完成,便会出现如下图所示的对话页面,可输入您的问题体验与 ChatGLM3 的对话,首个问题可能响应时间较长,还需耐心等待。 部分浏览...
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 如果从你从 HuggingFace 下载比较慢,也可以从 ModelScope中下载。 2.4 模型微调 请参考 ChatGLM3-6B 微调示例。 2.5 网页版对话 Demo 可以通过以下命令启动基于 Gradio 的网页版 demo: python web_demo.py 可以通过以下命令启动基于 Streamlit 的网页版 demo...
首先我们需要 kill 掉系统开启自启的 ChatGLM3-6B 服务,Jupyterlab 里新建一个 Terminal,然后输入下面指令查看 ChatGLM3 综合 Demo 服务器进程id,该程序通过 streamlit 启动,所以我们可以查下 streamlit 相关进程即可。 ps aux|grep streamlit kill 掉相关进程,从上面运行结果可以看出,相关进程id是,执行下面指令即可...
模型量化会带来一定的性能损失，经过测试，ChatGLM3-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。如果一切正常，运行一下命令后可以再http://localhost:8501启动chatGLM3大模型 (py3.10) D:\Dev\ChatGLM3>streamlit run composite_demo\main.pyYou can now view your Streamlit app in your browser.Local ...
streamlit run main.py 1. 之后即可从命令行中看到 demo 的地址,点击即可访问。初次访问需要下载并加载模型,可能需要花费一定时间。 如果已经在本地下载了模型,可以通过export MODEL_PATH=/path/to/model来指定从本地加载模型。如果需要自定义 Jupyter 内核,可以通过export IPYKERNEL=<kernel_name>来指定。
streamlit run web_demo2.py--server.address='0.0.0.0'--server.port=8099 6、OpenAI接口适配 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...
/root/ChatGLM3/start.sh web_streamlit 方式三): 命令行对话，该选项可在命令行与 ChatGLM3-6B ...
conda create -n chatglm3-demo python=3.10conda activate chatglm3-demo#安装依赖pip install -r requirements.txt#使用 Code Interpreter 还需要安装 Jupyter 内核ipython kernel install --name chatglm3-demo --user#环境变量，指定模型文件地址export MODEL_PATH=/path/to/model#启动服务streamlit run main....