1、将chatglm2的模型文件:chatglm2-model,拷贝到:/home/work/chatglm2/下面。如下图所示 2、授之以渔(非必须) 模型文件是在https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b/tree/main下载得到,具体截图如下: 五、模型加载Demo测试 关于模型加载Demo的展示,目前官网给出了三种方式:分别为命令行、基于Gradio的网页...
在ChatGLM2-6B的代码库中,找到运行脚本(如web_demo.py或run_chatglm2b.py),并修改其中的配置参数,例如模型路径、输入和输出文件路径等。确保配置参数与您的本地环境相匹配。 五、模型推理 完成配置后,您可以使用以下命令运行ChatGLM2-6B模型进行推理: python run_chatglm2b.py --model_path /path/to/model ...
多卡部署:如果用户有多个 GPU,ChatGLM2-6B 支持模型在多张 GPU 上进行切分和部署,以解决单张 GPU 显存不足的问题。 开源社区:ChatGLM2-6B 旨在与开源社区共同推动大模型技术的发展,并鼓励开发者遵守开源协议。 模型微调:提供了使用 P-Tuning v2 对 ChatGLM2-6B 进行参数微调的方法,以适应特定的应用场景。 模...
部署命令 “gradio deploy” 会在 Huggingface 上创建一个你的仓库空间: Creating new Spaces Repo in '/Users/huangyong/Documents/ChatGLM2-6B' 请记住,在回答后续问题时,除了硬件配置以外,其他都可以回车采用默认值。 Enter Spaces hardware (cpu-basic, c...
CentOS7 上安装部署chatglm2-6b 按照说明文档,先按照了最新版本的Python,官网下载了最新的版本3.11后,一顿操作感觉分分钟就安装完了。 但是继续安装chatglm2-6b 所需的依赖包时,就遇到了N多坑点,为了解决这些坑点,耗时真的很长(按周计算的那种)。如果是CPU服务器,则至少需要30G内存。
在进行ChatGLM2-6B的本地化部署之前,我们需要先确保我们的电脑满足一定的硬件和软件要求。具体来说,我们需要一台具有足够内存和存储空间的电脑,并安装了Python和Anaconda等开发工具。此外,我们还需要安装CUDA和cuDNN等深度学习框架所需的库。接下来,我们需要从GitHub上下载ChatGLM2-6B的源代码,并使用Anaconda创建一个...
模型地址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b(ChatGLM2-6B) https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat(百川13B) 四、安装及部署 所有相关文件和环境安装好后,开始运行模型。 1、首先进入相关项目文件夹,执行pip install -r requirements.txt,安装相关依赖 ...
一、ChatGLM2-6B模型概述 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上,引入了更强大的性能、更长的上下文处理能力、更高效的推理速度以及更开放的协议。这些新特性使得ChatGLM2-6B在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。 二、本地化...
ChatGLM-6B作为一款开源的大模型,凭借其强大的语言生成和理解能力,吸引了众多开发者和研究人员的关注。本文将详细介绍如何在Windows 11系统上成功部署ChatGLM2-6B大模型,并基于千帆大模型开发与服务平台进行测试和验证。 一、环境准备 系统要求: 操作系统:Windows 11 硬件配置:建议配备至少8GB内存和4核CPU,以确保模型...
第一步:GitHub中下载ChatGLM2-6B 第二步:Hugging Face中下载ChatGLM2-6B 第三步:下载PyCharm社区版是免费的,专业版要付费的(安装过程省略) 第四步:把第一第二步下载的文件放到一起(如果你使用的是up打包好的,第一第二步请省略) 到这里前期准备就完成了 第五步:使用PyCharm打开 第六步:点击"在项目中...