您可以选择从Docker Hub或其他容器镜像仓库获取预构建的ChatGLM3-6B Docker镜像,或者自己构建镜像。以下是自己构建镜像的步骤: 2.1 克隆ChatGLM3仓库 首先,克隆ChatGLM3的Git仓库: bash git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3.git cd ChatGLM3 2.2 创建Dockerfile 在ChatGLM3仓库的根目录下创建一个Dock...
针对内网环境的特点,采取镜像打包、网络传输、环境配置及数据迁移等策略进行Docker迁移。确保目标环境与源环境配置一致,避免兼容性问题。 2. 具体操作步骤 (1)打包Docker镜像:使用docker save命令将Docker镜像打包成tar文件,便于传输。 docker save -o myapp.tar myapp:latest (2)网络传输:使用安全的网络传输方式,如SF...
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表现,防止过拟合。 根...
拉取Docker仓库下的nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.02-py3,以此作为基础镜像,安装torch,transformers,sentencepiece等Python依赖构建一个新的镜像,下文中统一命名为triton_chatglm3_6b:v1,基础环境构建有疑问的读者可以翻阅笔者往期的文章,在本篇中此内容略过。 模型基础配置config.pbtxt 我们先交代模型仓库下的目录结构...
Docker镜像环境准备 拉取Docker仓库下的nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.02-py3,以此作为基础镜像,安装torch,transformers,sentencepiece等Python依赖构建一个新的镜像,下文中统一命名为triton_chatglm3_6b:v1,基础环境构建有疑问的读者可以翻阅笔者往期的文章,在本篇中此内容略过。
运行以下命令,确保Docker守护进程已经启用。 sudo systemctl status docker 运行以下命令,创建并运行PyTorch AI容器。 AC2提供了丰富的AI场景下的容器镜像,其中就包括针对AMD优化的PyTorch镜像,可以使用该镜像快速创建一个PyTorch运行环境。 sudo docker pull ac2-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/ac2/pytorch-amd:1....
在Alibaba Cloud Linux 3上安装Docker可以参考安装Docker并使用(Linux)。 运行以下命令,确保Docker守护进程已经启用。 sudo systemctl status docker 运行以下命令,创建并运行PyTorch AI容器。 AC2提供了丰富的AI场景下的容器镜像,其中就包括针对AMD优化的PyTorch镜像,可以使用该镜像快速创建一个PyTorch运行环境。 sudo dock...
部署方案:考虑使用容器化部署方案,如Docker等,以便更好地管理和扩展模型服务。 此外,在实际应用中,还可以结合千帆大模型开发与服务平台提供的各种工具和服务,进行模型的开发、部署和管理。千帆大模型平台提供了丰富的模型库、高效的训练框架和便捷的部署工具,可以帮助用户更快地实现模型的部署和应用。 总之,通过本文的...
### Docker(方式一) 推荐使用docker方式运行,提供拉取的docker镜像: ``` docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.13.1-centos7.6-dtk-23.04-py38-latest ```bash docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/...
感谢各位热心的回答，初学者太多的问题。现在自己也慢慢摸索了一点，https://www.zhihu.com/column/c_...