通过以上步骤,我们成功启动了ChatGLM-6B模型,并可以在服务器的JupyterLab中进行对话,下面我们将其部署为API服务,然后在本地进行使用。 同样ChatGLM-6B模型为我们提供了api.py文件,它实现了一个基于FastAPI框架API服务,其接收一个HTTP POST请求,该请求体包含文本生成所需的参数,如prompt(提示文本)、history(对话历史)...
GitHub上的chatglm的链接为https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B GitHub的下载位置 下载模型 在hugging face下下载chatglm的模型。我们可以在chatglm-6b项目的Files and versions,下载里面的所有文件,并在根目录新建一个名为“model”的文件夹。hugging face上的chatglm模型连接为 https://huggingface.co/THUDM/cha...
2、运行部署GPU版本的INT4量化的ChatGLM-6B模型 Windows+CPU部署方案 1、Windows+CPU方案的必备条件 2、运行部署CPU版本的INT4量化的ChatGLM-6B模型 总结 安装前说明 尽管ChatGLM-6B的GitHub上提供了安装部署的教程,但是由于其提供的代码、预训练模型、配置文件并不是统一在一个地方,因此对于一些新手来说很容易出现...
1 概述 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 6G…
https://github.com/ZhangErling/ChatGLM-6B/blob/main/deployment_windows.md (教程,后文提到的教程指的是这个,A卡可能要找额外的教程) https://developer.nvidia.com/cuda-downloads (CUDA Toolkit下载地址,下载时选择合适的系统和版本) 要在本地部署,我首先要准备一个运行环境。我了解到huggingface网站上的模型...
ChatGLM-6B部署到本地电脑 引言 ChatGLM-6B是由清华大学开源的双语对话大模型,该模型有62亿参数,但在经过量化后模型体积大幅下降,因此不同于其他需要部署到服务器上的大模型,该模型可以部署到本地电脑,那么接下来我们来看看如何部署该模型。 首先是下载源码:双语对话大模型...
使用量化模型:下载并部署量化版本的ChatGLM-6B,以减少资源占用。 增加硬件资源:升级CPU、内存或GPU以满足模型运行需求。 六、实际应用 部署完成后,你可以通过命令行或Web界面与ChatGLM-6B进行交互。它可以用于聊天机器人、智能客服、知识问答等多种场景。 结语 通过本文的介绍,相信你已经掌握了免费部署ChatGLM-6B的基...
ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型,拥有62亿参数,能够理解和生成自然、流畅的对话文本。本文将从零开始,详细介绍如何在本地部署ChatGLM-6B语言模型,确保步骤详细且避免常见坑点。 一、ChatGLM-6B模型简介 ChatGLM-6B基于General Language Model (GLM)架构,针对中文问答和对话进行了优化。它...
在部署ChatGLM-6B之前,需要先对模型进行训练。由于ChatGLM-6B是基于大规模预训练语言模型的,因此需要使用大量的语料数据进行训练。在训练模型时,可以选择使用开源的预训练语言模型或者自建数据集进行训练。在训练过程中,需要注意调整超参数、优化器和批次大小等参数,以获得最佳的训练效果。 模型部署在模型训练完成后,...
2.部署模型的基本流程(小白向) 2.1 从github上下载所需要启动模型的文件 模型启动对应的文件在github上的ChatGLM-6B已经给出,因此需要从github上下载文件夹 %cd /home/aistudio/work/ !git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git 当work/路径下有ChatGLM-6B文件就说明下载成功了 还需要下载模型文件...