与ChatGLM2类似在root目录下执行: git clone https://huggingface.co/moka-ai/m3e-large 删除目录中的pytorch_model.bin,并下载pytorch_model.bin wget https://huggingface.co/moka-ai/m3e-large/resolve/main/pytorch_model.bin 使用openai_api.py#...
编译和运行:使用One-API编译器编译代码,并在本地服务器上运行,验证性能提升和正确性。 三、ChatGLM3-6b知识库的本地化部署 ChatGLM3-6b是一个大型的预训练语言模型,拥有丰富的知识库和强大的对话能力。以下是本地化部署ChatGLM3-6b的步骤: 下载模型:从官方渠道下载ChatGLM3-6b的预训练模型文件。 安装推理框架...
"model": "chatglm2", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}] }' Authorization 为 sk-aaabbbcccdddeeefffggghhhiiijjjkkk。model 为刚刚在 One API 填写的自定义模型。 接入FastGPT 修改config.json 配置文件,在 llmModels 中加入 chatglm2 模型: "llmModels" : [ //已有模型 { "...
格瑞图:GPTs-0029-调用微调的 ChatGLM2-6B 模型 格瑞图:GPTs-0030-基于 Lora 微调 chatglm3-6b-base 格瑞图:GPTs-0031-Lora 微调 chatglm3-6b-base 的推理 格瑞图:GPTs-0033-转换通义千问 GPTQ 为 AWQ 格式 格瑞图:GPTs-0034-部署通义千问 Qwen-14B-Chat-Int8 格瑞图:GPTs-0036-使用 P-Tuning...
将ChatGLM3-6B 接入 FastGPT 最后我们来修改 FastGPT 的配置,将 ChatGLM3-6B 接入 FastGPT。 首先在 FastGPT 的应用详情中点击【变更】: 然后点击配置文件中的/app/data/config.json: 将文件值修改为如下的值: {"SystemParams":{"pluginBaseUrl":"","openapiPrefix":"openapi","vectorMaxProcess":15,"qa...
一、了解FastGPT和ChatGLM3-6b FastGPT是一个基于GPT-3架构的轻量级语言模型,它具有较高的生成速度和较低的计算资源需求。ChatGLM3-6b是一个基于GLM-3架构的大型语言模型,拥有强大的文本生成和理解能力。结合两者的优势,我们可以实现既快速又准确的知识库系统。 二、整合FastGPT和ChatGLM3-6b 数据预处理:首先,我...
在自然语言处理(NLP)技术日新月异的今天,FastGPT和ChatGLM3-6b作为前沿的语言模型,各自展现出了卓越的性能与广泛的应用潜力。将这两者结合,搭建一个高效的知识库,不仅能够提升问答系统的智能化水平,还能为用户提供更加准确、高效的信息服务。本文将详细阐述如何融合FastGPT与ChatGLM3-6b,共同构建一个强大的知识库。
我导入了两篇关于蔚来ET9的文章,因为我用的是chatglm3-6b,他的知识停留在2021年,前两天刚发生的事情他是不知道的,但是当我关联上知识库后,他会进行参考后回答: 大家可以根据自己的需求,把它打造成自己的知识库,有兴趣的盆友可以体验下。fastgpt是开源的,也有商业版本,我这么给他打广告也不知道找谁要广告费。
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"16": "THUDM/chatglm2-6b" } model_name = model_dict.get(args.model_name, "THUDM/chatglm2-6b") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True).cuda() model.eval() uvicorn.run(app, ...