下载ChatGLM3项目文件:用户可以通过GitHub仓库(https://github.com/THUDM/ChatGLM3)下载ChatGLM3的项目文件。使用git clone命令将项目文件克隆到本地机器上。 下载ChatGLM3-6B模型文件:模型文件可以通过Hugging Face模型库(https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b)或魔塔社区(https://modelscope.cn/models/zhip...
智能客服:将ChatGLM3-6B集成到智能客服系统中,实现自动化、智能化的客户服务。 代码辅助:利用ChatGLM3-6B的代码解释执行能力,为开发者提供代码补全、错误检测等辅助功能。 跨语言对话:ChatGLM3-6B支持中英双语对话,可以应用于跨语言交流场景。 此外,你还可以对ChatGLM3-6B进行定制化微调,使其在某个领域表现得更好。
更完整的功能支持:ChatGLM3-6B采用了全新设计的Prompt格式,除了支持正常的多轮对话外,还原生支持工具调用(Function Call)、代码执行(Code Interpreter)和Agent任务等复杂场景。 更全面的开源序列:除了对话模型ChatGLM3-6B外,还开源了基础模型ChatGLM3-6B-Base、长文本对话模型ChatGLM3-6B-32K和进一步强化了长文本理解...
项目名称:可自定义,如“ChatGLM3-6B”。 镜像:选择公开下的chatglm3-6b(作者为“趋动云小助手”)。 为便于您快速体验已为您准备好镜像,该镜像是在官方镜像PyTorch2.1.0 Tensorflow2.15.0中安装了 “ChatGLM3-6B 官方给出的requirements.txt,您也可自行制作该镜像。 模型:选择公开下的chatglm3-6b(作者为“...
在ChatGLM3-6B的部署与迁移过程中,千帆大模型开发与服务平台提供了强大的支持。该平台集成了模型训练、部署、管理等一站式服务,极大地简化了开发流程。通过千帆大模型开发与服务平台,开发者可以更加高效地管理ChatGLM3-6B模型,实现模型的快速部署与迁移。同时,平台还提供了丰富的文档与社区支持,帮助开发者解决遇到的问...
wget https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b/resolve/main/pytorch_model-00001-of-00007.bin 2.3 部署验证 到此,已经完成了ChatGLM3-6b模型在远程服务器的安装部署,接下来检验是否部署成功 进入到“basic_demo”文件夹中,选中“cli_demo.py”文件,将其中的模型读取代码改为自己的模型下载路径 ...
模型部署 在GitHub上下载源码:https://github.com/THUDM/ChatGLM3 下载到本地后右键单击,选则用Pycharm打开此文件夹 打开后Pycharm会提醒是否使用 requirements.txt(文档为该项目的依赖库)创建虚拟环境,点击确定创建后会在虚拟环境中自动安装 requirements.txt 中列出的库(建议在虚拟环境而非本地环境安装这些库) ...
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。
ChatGLM3 是智谱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，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，ChatGLM3-6B 引入了如下特性：更强大的基础模型： ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、...
所以这里将整个安装包分为了三个部分:ChatGLM3依赖文件、ChatGLM3模型文件、ChatGLM3 Web展示文件、其它依赖包,如下图所示。「注:不论您是离线安装,还是在线安装,直接拷贝下面几个文件至对应的目录下面,直接启动Demo测试就能运行此程序」,那么现在开始!!!