本案例以 “ChatGLM3-6B” 模型为例,指导如何在平台开发环境中部署模型。 ChatGLM3-6B:是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代对话流畅、部署门槛低等优秀特性的基础上,ChatGLM3 具备更强大的基础模型、更完整的功能支持、更全面的开源序列,详情可参考ChatGLM3-6B 官方。 创建项目并上传代码 平台左侧导...
在运行模型过程中可能会存在一些bug,主要就是两个库没有安装,transformer库和dartet这两个库: chatglm模型采用Transformer结构,即采用编码器-解码器框架进行搭建,其运行环境是Dart语言,需要在运行chatglm的环境中先安装dartet库,以支持chatglm源码中对机器学习功能的调用。 Ⅱ. QAnything本地部署 QAnything (Question ...
概述 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。
记得要将device_map="auto"去掉,quantize中参数4也可改为8,本人笔记本4060显卡在4-bit量化后能够流畅运行,但模型输出效果也会差一些,毕竟硬件太拉。。。 至此已经完成了ChatGLM3本地部署,如果想让模型侧重于某方面应用,后续还需要微调。 参考的网上文章: https://github.com/THUDM/ChatGLM3 https://blog.csdn....
2024清华首发ChatGLM3-6B 部署和微调(Function Call、Code Interpreter、Agent)官方教程!附ChatGLM3技术文档,见“平论区”, 视频播放量 81、弹幕量 163、点赞数 7、投硬币枚数 8、收藏人数 10、转发人数 4, 视频作者 大模型-小懒哥, 作者简介 教你玩转大模型,相关视频
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...
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，以方便后面使用。第二步：下载ChatGLM3项目 作为一个开源项目，可以进入github官网下载该项目，开源地址：github.com/THUDM/ChatGLM3 点击...
实现了OpenAI格式的流式API部署。即如果您之前调用的是ChatGPT的接口,可以实现缝切换chatglm3-6b。具体实现方式如下: 1、进入到/home/work/chatglm3/chatglm3-web下面,修改openai_api.py的文件,更改模型文件路径,如若要修改服务端口,可以在下面修改port参数,这里修改成了8099端口。
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...
AI模型部署:Triton Inference Server部署ChatGLM3-6B实践,config.pbtxt搭建起了客户端和服务端的桥梁,下一步编辑自定义后端脚本model.py,它基于config.pbtxt中的约定抽取对应的数据进行推理逻辑的编写,model.py内容portsysimportgcimportos。