新建一个文件夹,名字随意,我创建的文件夹名字叫chatglm。在chatglm文件夹下面执行命令,下载源码: git clonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM3 下图是我下载完源码和大模型后最终的目录结构。 下载模型文件 除了源码,最关键的是大模型文件,官网提供了三种不同类型的大模型文件,分别是基础模型ChatGLM3-6B-Base、...
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) fr...
由于默认情况下,ChatGLM3-6B模型以 FP16 精度加载,因此大概需要16G左右; 如果显存不够需要修改源码进行量化处理,源码参考如下: model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True) .quantize(8).cuda() 三、购买云服务器 在AutoDL租一个按量收费的服...
第二步、进行模型源码下载 第一条命令是打开大文件传输,如果不打开将会克隆失败。 第二个是开始克隆模型文件,大概需要几十分钟,如果网速快的十几分钟……,耐心等待一下。 具体的实现如下: git lfs install git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b-32k 第三步、克隆demo项目代码 接下来我们就开始...
此文为ChatGLM3-6B 源码阅读系列(一) 前言 在10月27号,清华和智谱AI联合发布的ChatGLM3,性能据说是10B以内最强。本系列文章就是通过源码阅读,看看到底是怎么实现的。 Chatglm3-6B Readme 首先,从Readme中,注意到有两个重大改进:基座模型的训练数据和Chat模型的prompt格式。其中,训练数据目前还未公开,因此,我们...
ChatGLM3 提供了三种使用方式:命令行 Demo,网页版 Demo 和 API 部署;在启动模型之前,需要找到对应启动方式的 python 源码文件修改模型位置openai-api.py进行如下修改。 在项目目录下常见启动bat文件: python.exe D:\BaiduNetdiskDownload\ChatGLM3-6B\ChatGLM3-main\openai_api_demo/openai_api.py ...
由于Huggingface上、modelscope.cn上以及chatglm的github上,都没有详细的核心接口说明。全网检索很久,也没有找到答案。最后经过研究,可以通过源码文件来了解:https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b/blob/main/modeling_chatglm.py 本文通过给出相关接口注释,帮助大家了解相关接口的用法。
#下载rtx4060驱动https://www.nvidia.cn/drivers/lookup/#安装基础依赖环境yum-y install gcc kernel-devel kernel-headers#内核版本和源码版本ls/boot|grep vmlinu rpm-aq|grep kernel-devel# 屏蔽默认带有的nouveau,并追加两条vim/lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf#blacklist nvidiafbblacklist nouveau ...
一、迁移准备 参考文档 主要参考 中的使用方式和流程进行迁移。二、迁移步骤 首先需要在安装好相关组件的昇腾环境中，下载模型源码及权重文件，安装依赖。1. 脚本分析 使用以下命令对待分析脚本进行分析：cd /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/tools/ms_fmk_transplt./pytorch_analyse.sh -i /home/FAE_test_...
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) ...