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...
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 Hugging Face Hub 将模型下载到本地 g...
此外,在实际应用中,还可以结合千帆大模型开发与服务平台提供的各种工具和服务,进行模型的开发、部署和管理。千帆大模型平台提供了丰富的模型库、高效的训练框架和便捷的部署工具,可以帮助用户更快地实现模型的部署和应用。 总之,通过本文的介绍和实际操作步骤,读者应该能够在CentOS 7.9系统上成功部署ChatGLM3-6B模型,并...
在Windows 系统上部署运行ChatGLM3-6B的第一步,正确理解项目文件的作用及下载方式 2万 153 13:41:08 App 【全298集】强推!2024最细自学人工智能全套教程,算法水平猛涨,别再走弯路了,逼自己一个月学完,从0基础小白到AI算法工程师只要这套就够! 568 93 27:59 App 【大模型微调】手把手教你Qwen2.5-7B大模型...
本文将带领读者在CentOS 7.9系统上完成ChatGLM3-6B模型的部署,为实际应用提供指导。 一、环境准备 硬件要求:ChatGLM3-6B模型需要较高的计算资源,建议使用至少128GB内存、4TB硬盘空间、NVIDIA Tesla V100或同等性能的GPU。 系统更新:首先确保CentOS 7.9系统已更新至最新稳定版本,并安装了所有必要的系统依赖。 二、模型...
在本地化部署ChatGLM3-6B的过程中,千帆大模型开发与服务平台可以提供一个便捷的开发和部署环境。该平台支持多种AI模型的快速部署和集成,可以大大简化本地化部署的复杂度和工作量。同时,千帆大模型开发与服务平台还提供了丰富的工具和资源,可以帮助开发者更好地优化和调试模型。 结语 ChatGLM3-6B的本地化部署是一...
ChatGLM3 是由智谱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,继承了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性,并在此基础上进行了全面的性能提升和创新性功能扩展。 系统要求 操作系统:Windows、Linux 或 macOS。本教程使用Windows进行安装。
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...
ChatGLM3-6B 是 ChatGLM 系列最新一代的开源模型,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...