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,如若要修改服务端口,可以在下面修改port参数,这里修改成了8099端口。 2、然后启动服务 python openai_api.py 3、测试服务的可用性, API 调用的示例代码为: import openai if __name__ == "__main__": openai.ap...
在huggingface的ChatGLM3-6B的主页中,点击Files标签页。 可以发现modeling_chatglm.py文件,接口代码即在其中。 接口注释 聊天函数 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 @torch.inference_mode()defchat(self,tokenizer,query:str,history:List[Dict]=None,role:str="user",max_length:int=819...
ChatGLM3 开源模型旨在与开源社区一起推动大模型技术发展,恳请开发者和大家遵守开源协议,勿将开源模型和代码及基于开源项目产生的衍生物用于任何可能给国家和社会带来危害的用途以及用于任何未经过安全评估和备案的服务。目前,本项目团队未基于ChatGLM3 开源模型开发任何应用,包括网页端、安卓、苹果iOS及WindowsApp 等应用。
一、ChatGLM3-6B模型简介 ChatGLM3-6B不仅能够处理复杂的跨语言对话场景,实现流畅的人机互动,还具备函数调用以及代码解释执行的能力。这意味着开发者可以通过API调用,让模型执行特定任务或编写、解析简单的代码片段,从而将应用拓展到更为广泛的开发和智能辅助领域。此外,ChatGLM3-6B还支持对预训练模型进行定制化微调,使...
1.下载代码: GitHub - THUDM/ChatGLM3: ChatGLM3 series: Open Bilingual Chat LLMs | 开源双语对话语言模型 2.下载一些库 (1)进入你的虚拟环境 (2)安装pytorch 进入pytorch官网,查找安装指令 用pip list查看是否安装成功 (3)在下载的代码中打开一个叫做requirement.txt的文件,把里面要求的其他包进行一一安装...
默认情况下，模型以 FP16 精度加载，运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果你的 GPU 显存有限，可以尝试以量化方式加载模型，使用方法如下：model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b",trust_remote_code=True).quantize(4).cuda()模型量化会带来一定的性能损失，经过测试，ChatGLM3-6B 在 4-bit ...
终端输入python cli_demo.py 运行代码,可以在终端与其对话,看看AI怎么评价老头环 借助streamlit工具在网页端对话: 打开basic_demo下的web_demo_streamlit.py文件,和cli_demo.py文件一样,把模型路径加到环境变量中,该文件中加载模型代码在函数get_model()中。终端输入指令 ...
通过上述操作拉取的模型会存储在/gm-data/chatglm3-6b目录下，不建议移动，ChatGLM3-6B 代码中已指定...
1、下载ChatGLM3-6B代码 $ git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3 2、安装依赖包 $cdChatGLM3 $ python3 -m venv venv $ . venv/bin/activate(venv)$ pip install -r requirements.txt(venv)$ pip install -r finetune_demo/requirements.txt(venv)$ pip installpeft==0.7.1 ...
更完整的功能支持:ChatGLM3-6B 采用了全新设计的Prompt 格式,除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用(Function Call)、代码执行(Code Interpreter)和 Agent 任务等复杂场景。 更全面的开源序列:除了对话模型ChatGLM3-6B外,还开源了基础模型ChatGLM3-6B-Base、长文本对话模型ChatGLM3-6B-32K。以上所有权重对学术...