ChatGLM3 是由智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,继承了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性,并在此基础上进行了全面的性能提升和创新性功能扩展。 系统要求 操作系统:Windows、Linux 或 macOS。本教程使用Windows进行安装。 python...
七、高效部署推荐 对于希望进行高效部署的用户,可以考虑使用千帆大模型开发与服务平台。该平台提供了丰富的模型部署工具和服务,可以帮助用户快速将ChatGLM3-6B模型部署到云端或本地服务器,实现高效的模型推理和对话服务。 八、总结 本文详细介绍了在Windows系统下部署运行ChatGLM3-6B模型的步骤和注意事项。通过遵循本文的...
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gp...
3.选择Current File运行推理代码,以验证本地部署模型是否可以使用,注意替换路径 fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModeltokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("../Models/chatglm3-6b",trust_remote_code=True)model=AutoModel.from_pretrained("../Models/chatglm3-6b",trust_remote_code=True,device='cuda'...
正如此前所说,部署和运行ChatGLM3-6B最低需要6GB显存。这里我们可以在Windows操作系统下的设备管理器中查看当前电脑的显卡型号,并根据显卡型号搜索得到显卡显存规格。 如果显存低于6.7GB,无法在GPU上运行ChatGLM3-6B模型。查看方式如下: 查看显卡等级。 不同的显卡等级有不同的显存大小,可以根据显卡型号去查询显存的...
注意需要13G显存以上的Nvidia显卡,否则跑不起来。这里以Windows系统为例。 首先本地要有一个Python的运行环境,建议使用 Anaconda,可以把它理解为一个Python集成环境,通过它我们可以方便的开发Python程序。Anaconda的官方下载地址是:www.anaconda.com/download
步骤 1：创建虚拟环境 打开终端，安装并创建一个新的 Anaconda 环境。这将有助于隔离项目依赖项。建议到清华大学开源软件镜像站 下载2022年左右的版本，最好不要下载最新版https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2022.10-Windows-x86_64.exe下载安装过程可以参考此文：https://blog.csdn...
ChatGLM3-6B模型微调实战指南(Windows版) 引言 随着人工智能技术的快速发展,大型语言模型(LLM)在各个领域展现出强大的应用潜力。ChatGLM3-6B作为智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的对话预训练模型,凭借其出色的对话流畅性和强大的功能支持,成为了研究和应用的热点。本文将详细介绍在Windows环境下对ChatGLM3-6B模型进...
CUDA:如果你打算在 GPU 上运行模型,需要安装 CUDA(仅限 Windows 和 Linux) 步骤1:创建虚拟环境 打开终端,安装并创建一个新的 Anaconda 环境。这将有助于隔离项目依赖项。 步骤2:安装依赖项 安装NVIDIA驱动以及CUDA Toolkit 11.8,地址如下:https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive?target_os...
二、部署环境准备 在进行ChatGLM3-6B微调之前,需要准备合适的部署环境。以下是详细的部署环境准备步骤:硬件要求: 推荐显卡:RTX4090或同等性能显卡 显存要求:最低24GB,推荐32G或更高软件要求:操作系统:Windows(本文示例) Python版本:=3.10 CUDA版本:>=11.7 环境配置: 拉取ChatGLM3仓库代码 创建并激活Python虚拟环境...