二、通过Web API实现本地使用 2.1、启动服务 通过以上步骤,我们成功启动了ChatGLM-6B模型,并可以在服务器的JupyterLab中进行对话,下面我们将其部署为API服务,然后在本地进行使用。 同样ChatGLM-6B模型为我们提供了api.py文件,它实现了一个基于FastAPI框架API服务,其接收一个HTTP POST请求,该请求体包含文本生成所需...
ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组发布的一个类似ChatGPT的开源对话机器人,由于该模型是经过约1T标识符的中英文训练,且大部分都是中文,因此十分适合国内使用。 本教程来自DataLearner官方博客: 手把…
ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于General Language Model(GLM)架构,具有62亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需6GB显存)。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练,辅以监督微调...
随后下载对应的权重文件,这里我们使用的是Hugging Face提供的模型权重文件,但由于该网站需要,所以可以使用该网站的镜像网站:Hugging Face镜像网站,将ChatGLM-6B项目下载到本地: 环境部署 该项目使用python语言开发,这里建议python>=3.9,环境创建完成后激活进入: conda create -n chatgpt python=3.10 activate chatgpt 1...
下载模型:访问清华大学开源的ChatGLM-6B模型仓库,并按照官方说明下载预训练模型文件。二、模型部署 解压模型文件:将下载的模型文件解压到本地目录中。 导入模块:在Python脚本中导入所需的模块,例如: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim 加载模型:使用以下代码加载预训练的ChatGLM-6B模...
要本地部署 ChatGLM-6B,您需要遵循以下步骤:步骤一:下载模型文件首先,您需要从 GitHub 上下载 ChatGLM-6B 的模型文件。请确保您已经注册了一个 GitHub 账号,并访问以下链接:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B。在项目页面,您可以找到一个名为“Files”的部分,从中选择“Download ZIP”以获取模型文件。解压缩...
conda create --name ChatGLM-6B python=3.10 这里的ChatGLM-6B是自定义名字,python的版本可以自行修改 随后进入Pycharm,点击文件>新建项目>先前配置好的解释器, 如下图选择, 选择预先配置好的解释器,点击···,选择conda环境。 然后在可执行文件那里选择··· 选择到你刚刚创建的虚拟环境目录下(也就是envs\环...
在AI技术日新月异的今天,ChatGLM2-6B作为开源中英双语对话模型的佼佼者,吸引了众多开发者和AI爱好者的关注。为了让更多人能够在本地环境中顺利运行ChatGLM2-6B,本文将提供一份详尽的本地化部署全攻略。 一、环境准备 在开始部署之前,请确保您的计算机满足以下基本要求: 操作系统:Windows、macOS或Linux均可。 内存...
一、ChatGLM-6B模型介绍ChatGLM-6B是开源的自然语言对话模型,具有流畅的对话能力和较低的部署门槛。本指南将指导您在Windows 10系统上完成ChatGLM-6B的本地部署。二、本地安装电脑配置要求为了顺利完成ChatGLM-6B的本地部署,您的电脑需要满足以下配置要求: 操作系统:Windows 10 内存:8GB或以上 存储:50GB或以上 显卡...
综上所述，ChatGLM-6B模型是一个基于GLM架构的中英双语对话语言模型，它具有62亿参数，并且可以在消费级的显卡上进行本地部署。该模型在多个对话机器人相关的任务上都表现出了优异的性能，可以为对话机器人的研发和应用提供了一个强大而灵活的工具。清华大学KEG实验室与智谱AI公司表示，他们将持续改进和优化ChatGLM-...