1.3、模型启动 上传好预训练模型及解压后,我们就可以去启动python脚本运行了,ChatGLM-6B提供了cli_demo.py和web_demo.py两个文件来启动模型,第一个是使用命令行进行交互,第二个是使用本机服务器进行网页交互。 由于要使用本地模型启动,所以我们需要把从Hugging Face Hub加载改为本地路径加载,打开cli_demo.py和we...
1.启动web 运行web_demo.py,需要修改代码中的几个参数(模型地址/量化方式): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True) model= AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() 修改为: tokenizer = AutoTokenizer....
笔者采用的是本地主机(Win10)系统+Linux服务器(Ubuntu),环境部署只需要Linux服务器,本地主机用于后续web界面访问。 Linux服务器有一张3090显卡,显存24g,内存大于32g,满足ChatGLM-6B推荐配置。 三、安装过程 3.1 方法一huggingface在线部署(不推荐) from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = Auto...
打开web_demo.py #一、如果模型位置不是默认path,修改如下位置:tokenizer= AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() #二、找到最后一行或者类似 queue().launch 位置,指定...
由于ChatGLM2-6B是前几天才发布的,所以没有来及详细测试,有几点需要注意:1. 更新模型到最新版,首先使用命令行工具进入models\chatglm2-6b,执行git pull,由于huggingface网络问题,需要执行几次,直到成功2. 参数设置 最重要的几个参数:
可以使用Flask或Django等Web框架来构建Web应用程序。可以将ChatGLM-6B模型嵌入到Web应用程序中,并使用Web浏览器与用户进行交互。总之,使用云服务器部署开源ChatGLM-6B是一种非常方便和高效的方法,可以让你拥有自己的聊天机器人。虽然这个过程需要一些技术知识和经验,但是通过学习和实践,你一定能够掌握它并构建出自己的...
Web 模式启动 官方推荐用 Streamlit 启动会更流程一些，但受限于 PAI 平台没有分配弹性公网，所以还是用老的 gradio 启动吧。python web_demo.py ChatGLM2-6B 对比 ChatGLM-6B 先让 ChatGPT 作为考官，出几道题。ChatGLM-6B 回答：ChatGLM2-6B 回答：明显可以看出，ChatGLM2-6B 相比于上一代模型响应速度更...
web的调用是基于Gradio; api的调用是基于fastapi; cli的调用是基于python解释器; Hugging Face Hugging Face平台的模型库如下: 除去与训练后的模型参数(xxx.bin)外,其余的文件是huggingface的文件结构。 微调 微调的解决方案一般是P-Tuning或LoRA;ChatGLM-6B是基于P-Tuning v2实现的微调,P-Tuning v2是基于连续提示(...
如果您需要使用ChatGLM来搭建Web服务,您可以参考如下步骤进行操作。 远程连接ECS实例。 具体操作,请参见在Linux或macOS环境中使用用户名密码验证。 找到步骤二:在ECS实例上部署ChatGLM-6B环境中下载的ChatGLM-6B源码中的web_demo.py脚本,然后修改脚本代码。
ChatGLM-6B:开源双语对话语言模型 | An Open Bilingual Dialogue Language Model - ChatGLM-6B/web_demo.py at main · tykuyh/ChatGLM-6B