from transformers import AutoModel, AutoTokenizerimport gradio as grimport mdtex2htmlfrom utils import load_model_on_gpus#修改这里模型文件目录model_path = "/root/.cache/modelscope/hub/ZhipuAI/chatglm3-6b"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)model = AutoMod...
cp -rf /gm-models/ChatGLM3-6B /gm-data/chatglm3-6b 查看已复制到数据盘的ChatGLM3-6B模型 ls -lrht /gm-data/chatglm3-6b 通过上述操作模型会存储在 /gm-data/chatglm3-6b 目录下,不建议移动,ChatGLM3-6B 代码中已指定模型路径为 /gm-data/chatglm3-6b。 启动ChatLM3-6B ChatGLM3-6B 支持...
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b",trust_remote_code=True).quantize(4).cuda() 模型量化会带来一定的性能损失,经过测试,ChatGLM3-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。如果一切正常,运行一下命令后可以再http://localhost:8501启动chatGLM3大模型 (py3.10) D:\Dev\ChatGL...
昨天,10月27日,智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型,ChatGLM3。 ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型:ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样...
conda create -n chatglm3-6b python=3.10 如果建虚拟环境报错,解决步骤如下: conda config --show channels conda config --remove channels defaults conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...
这是因为ChatGLM3-6B是基于PyTorch框架开发的,而Python 3.8和Ubuntu 20.04则是常用的开发环境。 创建实例后,我们就可以在云端拥有一台高性能的算力服务器了。 二、云端部署ChatGLM3-6B 接下来,我们需要在云端部署ChatGLM3-6B。打开AutoDL的控制台,找到快捷工具中的JupyterLab,并点击进入。 在JupyterLab中,我们可以...
ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型:ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充...
新的ChatGLM3包括ChatGLM3-1.5B（15亿）、3B和6B参数三种，不仅在多模态理解、代码模块、网络搜索等能力上有所提升，而且相对最佳开源模型推理速度提升2-3倍。同时，基于集成自研AgentTuning技术，在智能规划和执行上比ChatGLM-2提升1000%。另外，ChatGLM3还利用华为昇腾生态，使算力推理速度提升3倍以上。智谱 AI ...
ChatGLM3-6B是一个基于Transformer架构的大型语言模型,其拥有出色的文本生成和理解能力。在使用ChatGLM3-6B模型时,我们主要会接触到两个接口函数:chat和stream_chat。下面,我们将对这两个接口函数的调用参数进行详细解析。 一、chat接口函数参数说明 chat接口函数是ChatGLM3-6B模型的主要接口之一,用于与模型进行交互,...
本次部署使用的的大模型是ChatGLM3-6B,这个大模型是清华智谱研发并开源的高性能中英双语对话语言模型,它凭借创新的GLM(Gated Linear Units with Memory)架构及庞大的60亿参数量,在对话理解与生成能力上表现卓越。 ChatGLM3-6B不仅能够处理复杂的跨语言对话场景,实现流畅的人机互动,还具备函数调用以及代码解释执行的能...