2.3 通过命令行交互方式与模型交互 基础库安装完成之后就可以通过GLM-4-main库中提供的不同使用方式的示例代码启动模型、并与模型交互。比如通过basic_demo下的trans_cli_demo.py启动命令行交互过程。 在启动之前需要修改trans_cli_demo.py文件中模型路径信息: cd glm/GLM-4-main/basic_demo vi trans_cli_demo.p...
因此,建议根据具体需求合理配置资源,并考虑使用云服务或容器化技术来降低部署和运维的复杂性。 此外,由于GLM-4-9B是一个开源项目,其代码和模型文件可能会不断更新和优化。因此,建议定期关注项目的更新动态,并及时升级和测试新的版本。 六、产品关联 在构建智能对话系统的过程中,选择合适的工具和平台至关重要。百度千...
Datawhale成员万字测评(二) 教程介绍 秉承开源贡献的宗旨,Datawhale团队成员在模型发布12 小时之内,为 编写了GLM-4整套教学流程,包括: 模型api 部署; Langchain 接入; WebDemo 部署; vLLM 部署; LoRA 高效指令微调。 教程除提供过程代码外,还贴心为学习者提供了训练数据与Autodl 环境镜像,方便学习者一键运行!! 项...
通过Ollama,用户可以方便地部署和运行GLM-4-9B 等开源的大语言模型。此外,Ollama还提供了包括网页、桌面应用和终端界面在内的多种互动方式,方便用户使用和管理这些模型。 欢迎大家体验! 模型地址: ollama.com/library/glm4 ollama.com/library/code 执行以下命令即可部署运行 ollama run glm4 ollama run code...
[大模型]GLM-4-9B-chat FastApi 部署调用 环境准备 在AutoDL平台中租一个 3090 等 24G 显存的显卡机器,如下图所示镜像选择PyTorch–>2.1.0–>3.10(ubuntu22.04)–>12.1。 接下来打开刚刚租用服务器的JupyterLab,并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行demo。
映射模型文件方式启动容器,模型文件存放位置: /home/GLM-4 。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 docker run-d-t--rm--net=host--gpus all \--privileged \--ipc=host \--name vllm \-v/home/GLM-4:/home/GLM-4\ ...
GraphRAG作为一种创新的解决方案,旨在实现GLM-4与Xinference embedding模型的本地高效部署。 一、GraphRAG技术概述 GraphRAG不是一个单一的技术,而是一个综合性的技术框架,它融合了GLM-4和Xinference embedding两种模型的优势。GLM-4作为一种先进的大规模语言模型,具有强大的文本生成和理解能力。而Xinference embedding...
4、Embedding Models 向量模型 11:18 5、Vector stores 向量数据库 20:31 6、RAG系统的工作原理 22:34 7、基于RAG搭建知识问答系统 06:10 1、从爆火的DeepSeek理性看待Al大模型的发展趋势 06:04 2、剖析Deepseek技术原理和核心价值 10:02 3、DeepSeek快速部署方案 07:23 4、RAG 工作原理与技术...
在GraphRAG的ollma部署实践中,可以将GLM-4和Xinference的embedding模型进行适度的压缩和优化,以适应不同硬件设备的运行环境。同时,结合ollma提供的加速技术,进一步提升模型在设备端的运行效率和响应速度。 五、总结与展望 本文通过深入探讨GraphRAG的本地部署方式,尤其是GLM-4与Xinference的embedding模型的结合实践,展示...
在OpenBayes 运行 ChatGLM-4-9B-Chat 该教程为 ChatGLM-4-9B-Chat 的一键部署 Demo,只需克隆并启动该容器,直接复制生成的 API 地址,即可对模型进行推理体验。 模型介绍 GLM-4-9B 是 2024 年智谱 AI 推出的最新一代预训练模型 GLM-4 系列中的开源版本。 在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测...