1)离线依赖包安装 #创建容器(必须在容器里面下载安装包不然会出现系统环境不一致的问题)# 考虑可能会部署多套大模型环境,可设定使用不同的gpu卡、映射外部不同的端口docker run -dit --gpu"device=0"-p 20501:7860 --name stone_ai_llm_chatglm_6b -v /app/soft/ChatGLM-6B:/app nvidia_cuda11_cudnn8...
同时原生支持工具调用(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和进一步强化了对于长文本理解能力的ChatGLM3-6B-128K。以上所有权重对学术研究完全开放 ,在填写问卷进行登记...
1. 确保Docker及NVIDIA Docker扩展包已离线安装完成。2. 基础CUDA及CUDNN镜像已加载。接下来,执行离线安装步骤:1. **下载离线依赖包**:在具备互联网连接的Linux服务器或Windows的Ubuntu子系统中安装Docker并下载基础镜像。随后,下载ChatGLM-6B或ChatGLM2-6B的源码,存放在指定目录内。2. **下载模型...
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…
【保姆级教程】使用ChatGLM3-6B+oneAPI+Fastgpt+LLaMA-Factory实现本地大模型微调+知识库+接口管理 【大模型知识库】(3):本地环境运行flowise+fastchat的ChatGLM3模型,通过拖拽/配置方式实现大模型编程,可以使用completions接口 GPT爬虫:一键采集网站数据、无缝构建GPTs知识库,免编程 | GPT-Crawler,网站内容转GPTs...
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 引入了更多强大特性。 官方地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM3 ...
ChatGLM-6B中文对话模型Docker部署 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...
ChatGLM3-6B 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 引入了更多强大特性。 官方地址:github.com/THUDM/ChatGL chatglm.cpp 是对ChatGLM3 进行推理加...
上一篇,我们搭建了本地的知识库应用:fastgpt!然后给知识库搭好了桥(one api),并且把本地部署的大模型Qwen-14B/chatglm3-6b接入了知识库! 但是知识库还没有向量的功能,也就是说存不到知识和文档进知识库! 今天跟着雄哥,把嵌入模型m3e,部署到GPU上,打造知识库完全体!