另外:作者已经把模型以及安装依赖全部整理好了,如需,关注AINLPer公众号直接回复:chatglm2-6b 本文主要分为七个部分,分别为:显卡驱动安装、Python虚拟环境、ChatGLM2依赖安装、模型文件准备、模型加载Demo测试、模型API部署、OpenAI接口适配,具体如下图所示。只要机器显卡驱动已装,按步骤20分钟即可完成安装测试! 说在前...
具体地,将上面的“THUDM/chatglm2-6b”修改成自己的模型文件路径,我们这里模型路径是在:/home/work/chatglm2/chatglm2-model,修改之后结果如下: 最后,wq!保存修改信息。这里有一个需要注意点:尽可能地用绝对路径,之前看有人部署的时候用的相对路径,在加载模型的时候找不到。修改完配置文件,执行以下命令,直接就...
一、ChatGLM2-6B模型简介 ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本,它在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上,引入了更强大的性能、更长的上下文、更高效的推理以及更开放的协议等新特性。这些特性使得ChatGLM2-6B在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。 二、本地安装电...
进入到刚才下载的ChatGLM2-6B源码目录下; 先激活刚刚创建的虚拟环境py310_chatglmconda activate py310_chatglm输入下面代码安装依赖pip install -r requirements.txt如果运行错误,可能部分依赖需要额外手动安装: 安装gradio。
cd ChatGLM2-6bdocker build -t chatlm2 . 运行Docker容器:docker run -it --name chatlm2_container chatlm2 进入容器:docker exec -it chatlm2_container /bin/bash 在容器内启动ChatGLM2-6b:python main.py五、注意事项 在部署过程中,可能会遇到一些问题,例如显卡驱动不兼容、Docker环境问题等。遇到问题...
之前的部署经历: 快捷部署清华大模型 ChatGLM2-6B,一键搞定 HuggingFace Space 空间 终于部署成功!GPU 云环境搭建 ChatGLM2-6B 坎坷路 这次有朋友介绍阿里云也有机器学习PAI,其中交互式建模DSW,可以用来部署自己的模型和数据集。 ...
实现了OpenAI格式的流式API部署。即如果您之前调用的是ChatGPT的接口,可以实现缝切换chatglm2-6b。具体实现方式如下: 1、进入到/home/work/chatglm2/chatglm2-web下面,修改openai_api.py的文件,更改模型文件路径,如若要修改服务端口,可以在下面修改port参数,这里修改成了8099端口。
在当今人工智能技术日新月异的时代,ChatGLM2-6B作为一款由清华大学开源的支持中英双语的对话语言模型,凭借其62亿参数的庞大规模和1.4T中英标识符的预训练,已经能够生成相当符合人类偏好的回答。本文旨在指导用户如何在个人电脑上高效部署ChatGLM2-6B中文对话大模型,以便进行本地化的对话交互。 一、硬件与操作系统要求 ...
图1 不同参数量化等级 chatglm2-6B对显存要求 部署流程 模型文件 首先明确:深度学习模型一般包含两个部分:分别是模型参数和模型结构。 模型参数:这是模型在训练过程中学习到的具体数值,它们用于表示模型中的连接权重和偏置项。深度学习模型通过不断地调整这些参数来使得预测结果接近于真实标签,从而完成模型的训练过程。
ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上,ChatGLM2-6B 引入了如下...