vim docker-compose-windows.yaml # change CUDA_VISIBLE_DEVICES to your gpu device id error:docker-credential-desktop not installed or not available in PATH 由于我们是之前安装的docker,然后再安装的docker-compose,所以在安装了docker-compose之后,导致.docker/config.json文件中配置不对,即credsStore而不是cred...
2、在Docker Destop中启动k8s失败 { "builder": { "gc": { "defaultKeepStorage": "20GB", "enabled": true } }, "debug": false, "experimental": false, "features": { "buildkit": true }, "insecure-registries": [], "registry-mirrors": [ "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn", "http...
计算资源与环境配置: 部署ChatGLM3-6B需要高性能CPU或GPU,推荐显存32G的V100或4090 GPU。 可以使用Docker镜像简化环境配置过程。 模型加载与训练参数配置: 加载预训练的ChatGLM3-6B模型。 选择合适的优化器、学习率、训练轮数等超参数。 开始训练与验证评估: 运行训练脚本,开始微调过程。 定期验证模型在验证集上的...
ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,是当之无愧的国产大模型排面。 Mac爱范将ChatGLM3-6B制作成一键启动包,并利用了强大的Apple Silicon GPU进行加速,运行速度起飞,8G...
本篇先将搭建基础Triton设置模块,将ChatGLM3-6B部署为服务跑通,再加入动态批处理和模型预热来提升服务的性能和效率,包括以下几个模块 Docker镜像环境准备 模型基础配置config.pbtxt 自定义Python后端model.py 模型服务加载卸载管理 服务请求测试 加入服务端动态批处理 ...
步骤三:手动部署ChatGLM3-6B 运行以下命令,进入容器环境。 sudo docker exec -it -w /workspace pytorch-amd /bin/bash 后续命令需在容器环境中执行,如意外退出,请使用以上命令重新进入容器环境。您可以运行cat /proc/1/cgroup | grep docker命令查看当前环境是否为容器,如有回显信息则为容器环境。
这里你可以选择Conda,也可以选择pyenv,或者docker。我选的方案是:pyenv 自动完成安装Pyenv # 自动完成安装 curl https://pyenv.run | bash 1. 2. 需要配置一下环境变量 Bash echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc echo 'command -v pyenv >/dev/null || export PATH="$PYENV_ROOT/...
【大模型研究】(3):在AutoDL上部署,使用脚本一键部署fastchat服务和界面,部署生成姜子牙-代码生成大模型-15B,可以本地运行,提高效率 4029 1 15:12 App 【大模型知识库】(1):设计开源项目,docker部署mysql,seilisearch,milvus,fastchat的ChatGLM3,BGE-zh模型 1773 -- 22:41 App 【xinference】(8):在autodl上...
这里你可以选择Conda,也可以选择pyenv,或者docker。我选的方案是:pyenv 自动完成安装Pyenv # 自动完成安装curlhttps://pyenv.run|bash 需要配置一下环境变量 Bash echo'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"'>>~/.bashrcecho'command -v pyenv >/dev/null || export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"'>>~/.bash...
这里你可以选择 Conda,也可以选择pyenv,或者docker。我选的方案是:pyenv 自动完成安装Pyenv # 自动完成安装curl https://pyenv.run | bash• 1• 2 需要配置一下环境变量 Bash echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrcecho 'command -v pyenv >/dev/null || export PATH="$PYENV_ROOT...