打开终端powershell,安装并创建一个新的chatglm3的虚拟环境,有助于后续隔离不同的项目依赖项。 conda create -n chatglm3-6b python=3.11 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....
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...
更全面的开源序列:除了对话模型ChatGLM3-6B外,还开源了基础模型ChatGLM3-6B-Base、长文本对话模型ChatGLM3-6B-32K和进一步强化了长文本理解能力的ChatGLM3-6B-128K。 资源评估与准备 在部署ChatGLM3-6B之前,我们需要对所需的资源进行评估和准备。主要包括以下几个方面: GPU显存:ChatGLM3-6B模型在不同精度下的...
use##$condaactivateChatGLM3-6b-32k##Todeactivateanactiveenvironment,use##$condadeactivate(base)C:\Users\icube-nj\workspce>condaenvlist#condaenvironments:#base*C:\Users\icube-nj\anaconda3ChatGLM3-6bC:\Users\icube-nj\anaconda3\envs\ChatGLM3-6bChatGLM3-6b-...
可以测试ChatGLM3-6B的基本功能和性能。在测试过程中,可能会遇到链接huggingface超时失败的问题,这通常是由于网络原因导致的。可以尝试多次执行或检查网络连接情况来解决。 六、本地化部署安装 本地化部署安装是本文的重点内容。由于本地电脑GPU资源可能不足,因此主要以云服务器部署为主。本地化部署安装的主要步骤包括...
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...
3、更全面的开源序列： 除了对话模型 ChatGLM3-6B 外，还开源了基础模型 ChatGLM-6B-Base、长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K。第一步：安装Python环境 相信看到这里的朋友已经部署了Python，如果没有的话请看这篇文章 Python环境管理系统：Miniconda一站式安装 完成后将安装的 miniconda 加入系统环境变量中，以方便...
ChatGLM3-6B作为智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的对话预训练模型,具有对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性。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、硬件与软件环境准备 1. 硬件要求 ChatGLM3-6B模型需要较高的计算资源,为了确保模型能够顺利运行,建议服务器配置...
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...