本案例以 “ChatGLM3-6B” 模型为例,指导如何在平台开发环境中部署模型。 ChatGLM3-6B:是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代对话流畅、部署门槛低等优秀特性的基础上,ChatGLM3 具备更强大的基础模型、更完整的功能支持、更全面的开源序列,详情可参考ChatGLM3-6B 官方。 创建项目并上传代码 平台左侧导...
系统环境：ubuntu 22.04, nvidia_driver 530.30.02，miniconda py311_23.5.2-0，jupyterlab 4.0.4，stable-diffusion-webui 1.5.2 (base) root@gpu-4eaf390938734d30b61-1886:~/public# nvidia-smiTue Oct 31 10:40:56 2023 +---+| NVIDIA-SMI 530.30.02 Driver Version: 530.30.02 ...
方式二): Web 网页版对话，通过 GpuMall 平台自定义服务方式进行公网访问,监听8501端口 /root/ChatGLM3...
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 SiliconGPU进行加速,运行速度起飞,8G内...
3.3 Mac 部署 对于搭载了 Apple Silicon 或者 AMD GPU 的 Mac,可以使用 MPS 后端来在 GPU 上运行 ChatGLM3-6B。需要参考 Apple 的官方说明安装 PyTorch-Nightly(正确的版本号应该是2.x.x.dev2023xxxx,而不是 2.x.x)。 目前在MacOS上只支持从本地加载模型。将代码中的模型加载改为从本地加载,并使用 mps...
https://gitee.com/Pauntech/chat-glm3/blob/master/chatglm3_web_demo_gpu.py 并运行: 运行结果如下: 05 总结 BigDL-LLM 工具包简单易用,仅需三步即可完成开发环境搭建、bigdl-llm[xpu]安装以及 ChatGLM3-6B 模型的 INT4量化以及在英特尔独立显卡上的部署。
本文将带领读者在CentOS 7.9系统上完成ChatGLM3-6B模型的部署,为实际应用提供指导。 一、环境准备 硬件要求:ChatGLM3-6B模型需要较高的计算资源,建议使用至少128GB内存、4TB硬盘空间、NVIDIA Tesla V100或同等性能的GPU。 系统更新:首先确保CentOS 7.9系统已更新至最新稳定版本,并安装了所有必要的系统依赖。 二、模型...
部署前准备 python安装: 建议安装Python 3.11,3.12貌似不稳定。官网下载安装即可:https://www.python.org/downloads/windows/ cuda安装: ChatGLM3依赖于pytorch深度学习框架,pytorch(GPU版本)借助cuda调用GPU提高计算性能。ChatGLM3要求torch版本>=2.1.0,对应的cuda版本需>=11.8。在终端输入命令:nvidia-smi 查看自己g...
streamlit run chatglm3_web_demo_gpu.py 运行结果如下: 35 05 总结 BigDL-LLM 工具包简单易用,仅需三步即可完成开发环境搭建、bigdl-llm[xpu]安装以及 ChatGLM3-6B 模型的 INT4量化以及在英特尔独立显卡上的部署。 作者介绍: 刘力,深圳市铂盛科技有限公司的创始人。带领团队成功设计了多种计算机系统,并申请...
CUDA:安装与GPU兼容的CUDA版本,以便进行高效的GPU加速计算。 其他依赖库:安装NumPy、PyTorch等必要的Python库,以便进行模型训练和推理。 三、模型文件的下载与上传 在环境配置完成后,我们需要下载ChatGLM3-6B大模型的文件,并将其上传到服务器上。具体步骤如下: 访问模型文件下载页面:在浏览器中打开ChatGLM3-6B大模型...