(ChatGLM2-6B源码)https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B.git #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)#此处创建容器可不带gpu参数docker run -dit --name stone_ai_llm_chatglm_6b -v /app/soft/ChatGLM-6B:/app nvidia_cuda11_cudnn8:v1.0#进入容器dockerexec-it stone_...
文件统一放在/app/soft/ChatGLM-6B目录,包含内容如下: package_ptuning.tar.gz(微调python依赖包) dataset.tar.gz(训练样本数据) 1)ptuning离线环境安装 在进行ptuning训练之前,确保ChatGLM-6B已经离线部署完成 #进入已经创建好的容器dockerexec-it stone_ai_llm_chatglm_6b bash#安装离线依赖包cd/app#解压文件...
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. **下载模型文件**：选择通过Hugging Face、清华大学网盘或个人百度网盘下载模型文件。3. **离线环境部署**：将下载的离线包...
docker run -d -p 8080:8080 --name chatglm chatglm:latest 这个命令将在后台运行一个名为chatglm的Docker容器,并将容器的8080端口映射到主机的8080端口上。 测试ChatGLM: 打开浏览器,访问http://localhost:8080,你将看到ChatGLM的Web界面。在输入框中输入你的问题,然后点击“发送”按钮,ChatGLM将生成回复并显...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True):这一行代码通过调用AutoTokenizer类的from_pretrained方法,从“THUDM/chatglm-6b”模型地址中下载并加载对应的tokenizer。该tokenizer是用于将文本转换为模型可以处理的输入向量。
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导 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)。:开源大模型+知识库方案,Dify+fastchat的BGE模型,可以使用embedding接口对知识库进行向量化,绑定聊天应用 3825 -- 2:59 App 快速部署本地知识库大模型(LangChain+ChatGLM3) 2.2万 41 23:46 App 2. 最新Langchain-Chatchat本地知识库开源项目搭建详解(原理+搭建流程+手把手搭建+一镜到底...
https://github.com/THUDM/ChatGLM3 介绍 ChatGLM3-6B 是 ChatGLM 系列最新一代的开源模型,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、更充分的训练步数和更合理的训...
ChatGLM3在Docker环境部署 ChatGLM3 docker部署 1. 下载项目到本地 gitclonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM3cdChatGLM3 这目录ChatGLM3下应该还需要包含chatglm3-6b-32kHuggingFace或者ModelScope,需要手动下载。 2.制作Docker镜像 1)配置基础的Dockerfile:...
【xinference】(3):在autodl上,使用xinference部署whisper-tiny音频模型,并成功将语音转换成文本 5670 -- 24:43 App 【chatglm3】(10):使用fastchat本地部署chatlgm3-6b模型,并配合chatgpt-web的漂亮界面做展示,调用成功,vue的开源项目 549 -- 19:11 App 【xinference】(10):在autodl上运行xinf和chatgpt-...