pip configsetglobal.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/conda create-n py3.10python=3.10conda activate py3.10 步骤2:安装依赖项 安装NVIDIA驱动以及CUDA Toolkit 11.8,地址如下: https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive?target_os=Linux。选择对应的安装包进行下载并安装...
使用tar -zxvf model.tar.gz命令解压模型文件到指定目录。 三、依赖安装与环境配置 1. 安装Python环境 根据系统需求,安装合适的Python版本,并配置好Python环境变量。 2. 安装PyTorch框架 确保安装的PyTorch版本与模型要求一致,并配置好CUDA版本和GPU驱动。 3. 安装其他依赖库 使用pip安装NumPy、transformers、torchvision...
在运行模型过程中可能会存在一些bug,主要就是两个库没有安装,transformer库和dartet这两个库: chatglm模型采用Transformer结构,即采用编码器-解码器框架进行搭建,其运行环境是Dart语言,需要在运行chatglm的环境中先安装dartet库,以支持chatglm源码中对机器学习功能的调用。 Ⅱ. QAnything本地部署 QAnything (Question ...
transformers 安装 4.41.2 版本 运行(仅推理) from modelscope import AutoTokenizer, AutoModel # 模型文件夹路径 model_dir = "***/ZhipuAI/chatglm3-6b" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True...
本文将详细介绍在Linux系统下安装ChatGLM3-6B的步骤和过程,帮助读者轻松完成安装和部署。 一、环境配置 在安装ChatGLM3-6B之前,需要先准备好Linux系统环境。建议使用Ubuntu或CentOS等主流Linux发行版,并确保系统已经安装了Python 3.7及以上版本、CUDA 11.1及以上版本和cuDNN 8.0及以上版本。此外,还需要安装一些必要的...
5、安装显卡驱动。 将驱动拷贝到服务器上,执行以下命令,(如果安装报错,请看下面第6条): chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-515.105.01.run sh NVIDIA-Linux-x86_64-515.105.01.run 6、显卡安装报错排查 在安装过程中,我主要遇到的报错为:ERROR:Unable to find the kernel source tree for the currently running...
解压即用!从安装到微调,只要五步,带你从零到精通,保姆级新手教程,免费开源 AI 助手 Ollama ,100%保证成功! 2767 19 20:54 App 一行代码激活DeepSpeed,提升ChatGLM3-6B模型训练效率 675 5 30:09 App OpenAI 也翻车了 !ChatGPT Canvas 功能实测,意图识别不准,本地文件无法读取,真的值得用吗? 15.8万 1566...
安装CUDA和cuDNN:如果计划在GPU环境下运行模型,需要安装与显卡驱动兼容的CUDA和cuDNN版本。 三、项目与模型文件下载 下载项目文件:使用Git工具从GitHub(https://github.com/THUDM/ChatGLM3)下载ChatGLM3-6B的项目文件,或者直接下载压缩包解压使用。 下载模型文件:可以从Hugging Face(https://huggingface.co/THUDM/...
本文主要介绍如何在Ubuntu上安装ChatGLM3-6b模型。只有6B 模型支持function call,32k 128k都没有支持,所以选择6b这个模型。 安装分为2个大的步骤: 安装程序运行的环境,安装Anaconda3 下载chatGLM3-6b的模型文件 下载chatGLM3-6b的模型文件,下载地址:https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b-base/summ...
步骤 2：安装依赖项 安装NVIDIA驱动以及CUDA Toolkit 11.8，地址如下：https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive?target_os=Linux。选择对应的安装包进行下载并安装 安装PyTorch，到此地址https://pytorch.org/get-started/locally/并根据本机硬件选择的版本，如下图所示：安装 torch 和其他依赖...