单机多卡环境下轻松部署ChatGLM3 -6B模型,合理应用与灵活管理GPU资源 5778 27 180:22:34 App 【知乎大模型】2024最好的LLM全栈工程师教程|80集带你从入门到实战! 2103 3 7:41 App 【直接可用的微调脚本】单机多卡微调ChatGLM3、Qwen,还可以接入 Tensorboard 可视化训练Loss,快来学习先人一步! 6411 42 25:56...
Chat glm36B支持在CPU、GPU和Apple的M系列芯片上运行。 在CPU上运行至少需要32G内存,但运行效率较低。 Apple的M系列芯片至少需要13GB内存。 推荐在GPU上运行以提高效率,特别是对于推理和微调任务。 实际部署在单卡环境下进行,使用NVIDIA RTX 4080 GPU。 乌班图系统的初始化配置: 更新系统软件:确保系统上所有依赖项...
pip install protobuf transformers==4.30.2 cpm_kernels torch>=2.0 gradio mdtex2html sentencepiece accelerate# 克隆过的话可忽略# git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3cd ChatGLM3pip install -r requirements.txt 启动项目 我这边的全路径为:/home/jp/wzk/chatglm3-6b-project/ChatGLM3/basic_de...
response, history = model.chat(tokenizer, "早上起不来应该怎么办", history=history) print(response) 结果是: 早上起不来 晚上睡不着 贴一些链接在这: 1.魔搭https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/summary 2.github:https://github.com/THUDM/ChatGLM3/blob/main/composite_demo/README....
问题描述 / Problem Description 用简洁明了的语言描述这个问题 / Describe the problem in a clear and concise manner. 在知识库问答场景中: 本地部署的 ChatGLM3-6B不使用提示词模板里面配置的信息(prompt_config.py) 但是通过API 请求的大模型下,是可以正确试用提示词
https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4 我们需要对项目进行克隆,同时需要下载对应的模型,如果你有科学,可以忽略模型的下载,因为你启动项目的时候它会自己下载。 配置要求 根据官方的介绍,可以看到对应的显卡要求,根据我的情况(2070Super 8GB * 2),我这里选择下载了INT4的模型。
# 下载模型gitclone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 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...
https://github.com/THUDM/ChatGLM3 1. 2. # 下载模型 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。
https://github.com/THUDM/ChatGLM3 1. 2. # 下载模型 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。