优化后的模型可以直接在平台上进行部署,并通过API接口与外部应用进行交互。此外,平台还提供了丰富的监控与管理功能,帮助用户实时了解模型的运行状态及性能表现。 七、总结 本文详细介绍了ChatGLM3-6B模型的部署流程与高效微调方法,并探讨了千帆大模型开发与服务平台在模型部署中的应用。通过本文的介绍,相信用户可以更加轻...
部署与集成:将ChatGLM3-6B模型集成到曦灵数字人平台中,通过API接口实现模型调用与结果返回,完成智能对话功能的部署。 综上所述,ChatGLM3-6B大模型的部署与微调是一个复杂但充满挑战的过程。通过合理的环境配置、高效的微调方法及合适的应用场景选择,我们可以充分发挥ChatGLM3-6B模型的潜力,为人工智能领域的发展贡献...
861 -- 47:31 App Agent+RAG大模型落地应用实践经验分享(超级干货) 352 -- 16:56 App 小白实现 LightRAG + Ollama 本地化部署与调用在线API【Part Ⅳ】(使用在线API: 智谱 & SiliconFlow 完成中文文档解析)浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息...
实现了OpenAI格式的流式API部署。即如果您之前调用的是ChatGPT的接口,可以实现缝切换chatglm3-6b。具体实现方式如下: 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_...
使用api_server.py脚本部署API 下面的api_server.py和utils.py放在同级目录下 你需要在下描代码中修改你本地的模型路径,修改这个 MODELPATH = os.environ.get('MODELPATH', 'D:\LLM-GPU\chatglm3-6b') D:\LLM-GPU\chatglm3-6b 是我本地的路径,修改为你自己的。
在浏览器中打开http://localhost:8501来访问 Streamlit 界面。 pip install streamlit streamlit run basic_demo\web_demo_streamlit.py 在浏览器中打开http://localhost:8501来访问 Streamlit 界面。 REST API python openai_api_demo\api_server.py 畅享全文阅读体验 扫码后在手机中选择通过第三方浏览器下载...
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。 二、部署环境准备 在部署ChatGLM3-6B之前,我们需要准备相应的硬件和软件环境。硬件方面,由于ChatGLM3-6B需要较大的显存支持,因此建议选择RTX3090、RTX4090等高端显卡。软件方面,我们需要...
Api 部署 在终端输入以下命令启动api服务 cd /root/autodl-tmp python api.py 1. 2. 默认部署在 6006 端口,通过 POST 方法进行调用,可以使用curl调用,如下所示: curl -X POST "http://127.0.0.1:6006" \ -H 'Content-Type: application/json' \ ...
实现了OpenAI格式的流式API部署。即如果您之前调用的是ChatGPT的接口,可以实现缝切换chatglm3-6b。具体实现方式如下: 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。
3.4 API接口方式启动 执行如下命令启动 API 方式 ChatGLM3-6B 模型，启动后默认监听 8000 端口 /...