本案例以 “ChatGLM3-6B” 模型为例,指导如何在平台开发环境中部署模型。 ChatGLM3-6B:是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代对话流畅、部署门槛低等优秀特性的基础上,ChatGLM3 具备更强大的基础模型、更完整的功能支持、更全面的开源序列,详情可参考ChatGLM3-6B 官方。 创建项目并上传代码 平台左侧导...
pip config set global.index-url https://pypi.virtaicloud.com/repository/pypi/simple python3 -m pip install --upgrade pip 克隆项目,并进入项目目录 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3.git cd ChatGLM3 修改requirements 双击左侧的requirements.txt文件,把其中的torch删掉,因为我们的环境中已经...
下载ChatGLM3项目文件:用户可以通过GitHub仓库(https://github.com/THUDM/ChatGLM3)下载ChatGLM3的项目文件。使用git clone命令将项目文件克隆到本地机器上。 下载ChatGLM3-6B模型文件:模型文件可以通过Hugging Face模型库(https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b)或魔塔社区(https://modelscope.cn/models/zhip...
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。
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 ChatGLM 系列最新一代的开源模型，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：1、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...
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。
微调是提升模型性能的重要手段。ChatGLM3-6B支持多种微调方法,包括全量微调和高效微调。 1. 全量微调 全量微调是指对模型的所有参数进行调整。然而,这种方法需要消耗大量的计算资源和时间,因此在消费级显卡上通常无法实现。 2. 高效微调 高效微调则是在原有参数的基础上调整少量参数或额外增加参数进行调整。这种方法既...
模型部署 在GitHub上下载源码:https://github.com/THUDM/ChatGLM3 下载到本地后右键单击,选则用Pycharm打开此文件夹 打开后Pycharm会提醒是否使用 requirements.txt(文档为该项目的依赖库)创建虚拟环境,点击确定创建后会在虚拟环境中自动安装 requirements.txt 中列出的库(建议在虚拟环境而非本地环境安装这些库) ...
在人工智能(AI)领域,大模型是指参数规模庞大的深度学习模型,它们通常具有更高的性能和更广泛的应用场景。ChatGLM3-6B就是这样一款备受瞩目的大模型,它拥有高达60亿个参数,能够在对话生成、文本理解等任务中展现出强大的能力。本文将指导您如何部署这一强大的大模型,让AI技术更好地服务于实际应用。 一、了解ChatGLM...
BigDL-LLM 工具包简单易用,仅需三步即可完成开发环境搭建、bigdl-llm[xpu]安装以及 ChatGLM3-6B 模型的 INT4量化以及在英特尔独立显卡上的部署。 作者介绍: 刘力,深圳市铂盛科技有限公司的创始人。带领团队成功设计了多种计算机系统,并申请了多项专利和软件著作,铂盛科技为国家高新技术企业,深圳市专精特新企业。铂...