然后执行 pythonapi.py将会自动加载模型,并监听本地端口: 127.0.0.1:5000/v1/chat/completions 上面的启动后 gpu 显存占用在 16g(qwen2-7b) - 20g(glm-4-9b)之间。 4090 24gb 显存,同一时间只能测一个模型。 使用一个 自定义 openai 的网站测试https://bettergpt.chat/。自定义接口指向 127.0.0.1:5000/...
于是我望向我空空如也的零花钱包,我想到了本地部署AI。本地部署不仅意味着我能够随时随地访问AI,还可以减少对网络的依赖,提高响应速度,并且我可以定制和控制整个环境。此外,本地部署还可以更好地保护我的数据隐私,因为数据不会离开我的设备,这给了我更多的安全保障和控制权。最后,本地部署AI还有可能进行一些微调,...
GLM-4-9B是否可以本地化部署 模型文件:文件很大,接近20G。 本机环境:OS:Windows CPU:AMD Ryzen 5 3600X 6-Core Processor Mem:32GB GPU:RTX 4060Ti 16G 实际效果:慢,巨慢,基本上无法实际使用,后续尝试下使用Ollama等本地模型环境进行尝试,看看是否可行。 GLM-4-9B的API调用 modelscope提供了API调用,具体...
使用BentoML和vLLM服务，可以部署LLM模型，以glm-4-9b-chat为例进行服务部署。首先，下载并解压git包，查看包含的模型样例代码。复制并修改mixtral-8x7b-instruct文件夹为glm-4-9b-chat，调整依赖版本信息。在service.py中修改MODEL_ID为glm-4-9b-chat本地路径，并调整bentoml.service中的name和gpu_t...
使用llama.cpp项目bin文件运行,glm4-chat-9b大模型,速度不快,建议选择量化小的Q2试试fly-iot 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 177.0万 1013 18:15 每周必看 App DeepSeek R1 推理模型 完全本地部署 保姆级教程 断网运行 无惧隐私威胁 大语言模型推理时调参 CPU GPU 混合推理 32B 轻松本...
本次开源的GLM-4-9B 系列模型包括:基础版本 GLM-4-9B(8K)、对话版本 GLM-4-9B-Chat(128K)、超长上下文版本 GLM-4-9B-Chat-1M(1M)和多模态版本 GLM-4V-9B-Chat(8K)。人人都可以到始智社区部署在线体验。 01 基础能力 基于强大的预训练基座,GLM-4-9B 的模型中英文综合性能相比 ChatGLM3-6B 提升了 ...
01 Demo 运行阶段 1. 登录 OpenBayes.com，在「公共教程」页面，选择「一键部署 LongWriter-glm4-9b」。2. 页面跳转后，点击右上角「克隆」，将该教程克隆至自己的容器中。3. 点击右下角「下一步：选择算力」。4. 页面跳转后，选择「NVIDIA RTX 4090」以及 「PyTorch」镜像，点击「下一步：审核」。新用户...
登录hyper.ai,在「教程」页面,搜索「一键部署 LongWriter-glm4-9b」,点击「在线运行此教程」。 页面跳转后,点击右上角「克隆」,将该教程克隆至自己的容器中。 点击右下角「下一步:选择算力」。 页面跳转后,选择「NVIDIA RTX 4090」以及 「PyTorch」镜像,点击「下一步:审核」。新用户使用下方邀请链接注册,可获...
- [ ] ChatGLM4-9B-chat langchain 接入 - [ ] ChatGLM4-9B-chat WebDemo 部署 - [ ] ChatGLM4-9B-chat vLLM 部署 - [ ] ChatGLM4-9B-chat Lora 微调 - [ ] ChatGLM4-9B-chat FastApi 部署调用 @友东 - [ ] ChatGLM4-9B-chat langchain 接入 @珂珂豆 - [ ] ChatGLM4-9B-chat Web...