实际上我们也可以使用本地化部署的大模型。ChatGLM2是一个开源的大模型,量化后的版本完全可以在消费级显卡上部署。我们的探索都使用ChatGLM2来测试。 可以参考这篇文章进行部署ChatGLM: 在确定可以运行ChatGLM2之后,我们可以执行api.py(注意,和web_demo.py一样,需要修改一些参数),可以启动一个http服务,通过http调...
以 ChatGLM2-6B 为例，若不做量化直接部署，则需约 13GB 的 显存。但做完量化后显存要求可以降至 6GB，且多项过往研究发现量化对于模型的性能影 响较小，算是性价比较高的一种大语言模型部署方式。
在阿里云上部署chatGLM-6B:https://www.bilibili.com/video/BV1K14y1m7Hu 在阿里云上微调chatGLM-6B:https://www.bilibili.com/video/BV15s4y1c7QW 在阿里云上部署chatGLM2和langchain chatGLM2:https://www.bilibili.com/video/BV1EW4y1f7GA === 10.8.23更新 最近一段时间HuggingFace网站打不开了,下载...
ChatGLM2-6B 介绍 ChatGLM2-6B 在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，引入了如下新特性：更强大的性能：基于 ChatGLM 初代模型的开发经验，全面升级了基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果显示，相比于初代...
我们为此提供了一 套完备的解决方案:Langchain+本地化部署大语言模型 ChatGLM2-6B。我们将 Langchain中知识库挂载相关架构、模块进行了介绍,发现搭配 Langchain 后大模型的回答质量具有 明显提升,利用 ReAct 架构可以较好地充分发挥大模型的各方面性能。 随后我们针对部分开源大语言模型的各项指标进行对比,发现 GPT-4...
简介: 阿里云部署 ChatGLM2-6B 与 langchain+chatGLM 1.ChatGLM2-6B 部署 更新系统 apt-get update 安装git apt-get install git-lfs git init git lfs install 克隆ChatGLM2-6B 源码 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B.git 克隆chatglm2-6b 模型 #进入目录 cd ChatGLM2-6B #...
LangChain + ChatGLM2-6B 构建个人专属知识库 ChatGLM2-6B 部署 这里我们还是白嫖阿里云的机器学习PAI 平台,使用 A10 显卡,这部分内容之前文章中有介绍。 免费部署一个开源大模型 MOSS 环境准备好了以后,就可以开始准备部署工作了。 下载源码 代码语言:javascript ...
三.部署实践 Triton默认支持的PyTorch模型格式为TorchScript,由于ChatGLM2-6B模型转换成TorchScript格式会报错,本文将以Python Backend的方式进行部署。 1. 模型目录结构 9N-Triton使用集成模型,如上图所示模型仓库(model_repository), 它内部可以包含一个或多个子模型(如chatglm2-6b)。下面对各个部分进行展开介绍: ...
2.langchain+chatGLM 部署 克隆langchain-ChatGLM 源码 git clone https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM.git 克隆模型 #进入目录 cd langchain-ChatGLM #创建目录 mkdir text2vec-large-chinese #进入目录 cd text2vec-large-chinese #克隆 git clone https://huggingface.co/GanymedeNil/text...
部署ChatGLM2-6B 上面部分已经把环境准备好了,开始项目部署。 大模型项目因为是预训练模型,数据权重文件比较大,ChatGLM 就是代码和模型分开存放的。 下载源码 代码语言:javascript 复制 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B ...