activate chatglm3-6b 安装激活后进入该虚拟环境进行项目部署 2.下载项目源码和预训练模型 从GitHub 克隆 ChatGLM3-6B 模型仓库到当前路径下。 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3 cd ChatGLM3 安装git大型文件仓库,运行git lfs install来初始化Git LFS,然后从 Hu
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...
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...
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...
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。
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...
ChatGLM3-6B 是 OpenAI 推出的一款强大的自然语言处理模型,它在前两代模型的基础上进行了优化和改进,具有更高的性能和更广泛的应用场景。本文将从技术角度对 ChatGLM3-6B 进行详细介绍,包括其特点、资源评估、购买云服务器、git拉取GLM、pip安装依赖、运行测试以及本地部署安装等方面的内容。希望通过本文的介绍,能...
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...
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。
chatglm-6b on ubuntu 本地部署 腾讯云智能体开发平台 显卡:NVIDIA Corporation GA106 GeForce RTX 3060 Lite Hash Rate (rev a1) (prog-if 00 VGA controller) ceagle 2024/09/23 1170 【保姆级】基于腾讯云云服务器CVM部署ChatGLM3-6B 云服务器GPU 云服务器人工智能 ...