模型部署 在GitHub上下载源码:https://github.com/THUDM/ChatGLM3 下载到本地后右键单击,选则用Pycharm打开此文件夹 打开后Pycharm会提醒是否使用 requirements.txt(文档为该项目的依赖库)创建虚拟环境,点击确定创建后会在虚拟环境中自动安装 requirements.txt 中列出的库(建议在虚拟环境而非本地环境安装这些库) fr...
在硬件方面,本地部署需要一张强力的显卡,推荐使用显存大于等于13G的显卡,如RTX4090,以确保模型的质量和推理速度。 二、模型权重下载与准备 Chatglm3-6B的模型权重可以从多个渠道下载,包括Hugging Face官网和魔搭社区官网。需要注意的是,一定要确保下载全部模型文件,否则可能会导致部署失败。下载完成后,将模型文件放置在...
此处以新创建ChatGLM3-6b-32k为例: (base)C:\Users\icube-nj\workspce>condacreate-nChatGLM3-6b-32kpython=3.10.12WARNING:Acondaenvironmentalreadyexistsat'C:\Users\icube-nj\anaconda3\envs\ChatGLM3-6b-32k'Removeexistingenvironment(y/[n])?yCollectingpackagemetadata(current_repodata.json):doneSolvi...
1)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、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示,* ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的基础模型中最强的性能*。 2)更完整的功能支持: ChatGLM3-6B 采用了全新设...
在浏览器中打开Streamlit服务器提供的URL,即可看到ChatGLM3-6B的Web界面。在这里,我们可以输入文本与模型进行交互,体验模型的功能。 对于Qanything系列模型的部署,步骤类似,只是需要下载并运行对应的代码。 四、常见问题及解决方法 无法下载模型代码:检查网络连接是否正常,或者尝试使用其他代码托管平台下载。 模型运行缓慢...
git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git 大概10几个G。 1.3 验证本地部署是否成功 使用Pycharm 主要做下面三件事,做初始验证 1.创建ChatGLM3_demo项目以及用于测试的.py文件 2.配置conda环境 打开解释器配置界面 选择conda环境的chatglm3 ...
现在你可以运行模型了。ChatGLM3-6B 提供了多种运行方式,包括命令行界面、Streamlit 界面和 REST API。 命令行界面 运行以下 Python 脚本来启动命令行界面: Streamlit 界面 要运行 Streamlit 界面,你需要安装 Streamlit。 然后运行: 在浏览器中打开 http://localhost:8501 来访问 Streamlit 界面。
目前,ChatGLM已经发展到第四代,并且开源的最新版本是ChatGLM-6B,它是基于第三代模型的一款开源产品,可以在个人电脑上进行部署。我也已经在我的带有M1 Pro芯片的MacBookPro上成功部署了ChatGLM,现在我想分享一下整个部署过程,让更多人能够使用上这个强大的AI工具。
http://minglog.hzbmmc.com/2024/03/20/%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E9%83%A8%E7%BD%B2ChatGLM3-6B%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B/#more 硬件资源准备首先需要准备计算机的硬件资源,可以是本地服务器,也可以是云服务器。 显存要求:12GB 由于我本地计算机没有相应的GPU资源可以直接调用,故选择云服务器...
在本地运行ChatGLM3-6B的过程中,借助千帆大模型开发与服务平台,可以更加高效地管理和优化模型。该平台提供了一站式的模型开发、部署和监控服务,能够显著降低模型应用的门槛和成本。通过千帆大模型开发与服务平台,用户可以轻松实现模型的版本管理、性能调优和在线部署等功能,进一步提升模型的应用效果和用户体验。七...