1、将chatglm3的依赖包:chatglm3-dependence,拷贝到:/home/work/chatglm3/下面。(这里work可以是你自己用户名)如下图所示: 2、通过pip进行安装,命令如下: pip install --no-index --find-links=/home/work/chatglm3/chatglm3-dependence -r requirements.txt 3、授之以渔(非必须) chatglm3-dependence中的...
在完成了环境配置、代码下载和模型下载之后,就可以开始编译和运行ChatGLM3-6B了。在ChatGLM3目录下,执行以下命令进行编译: python setup.py install 编译完成后,可以通过以下命令启动ChatGLM3-6B: python run.py 启动后,可以在浏览器中访问指定的IP地址和端口号,即可使用ChatGLM3-6B提供的API进行文本生成和理解等...
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。 2、然后启动服务 代码语言:javascript 复制 python openai_api.py...
最后，实现OpenAI接口适配。修改openai_api.py文件，更改模型文件路径以集成ChatGLM3-6B。启动服务并进行API调用测试。部署完成后，可实现模型的快速加载和使用。若时间允许，将集成对话、工具和代码模式的综合Demo部署计划在本周内完成。感谢您的关注！
一、关于ChatGLM3 ChatGLM3是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3系列中的开源模型。 二、准备 1、下载源码库: $ git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3 2、下载模型文件(需要梯子): 在ChatGLM3下新建目录THUDM/chatglm3-6b: ...
建议参考智谱ChatGLM3的官方文档或开发者指南,获取详细的部署步骤和配置说明。 1.1操作系统 ChatGLM3-6B理论上可以在任何主流的操作系统中运行。ChatGLM开发组已经为主流操作系统做了一定的适配。 但是,我们更推荐开发者在 Linux环境下运行我们的代码,以下说明也主要针对Linux系统。 1.2硬件环境 最低要求: 为了能够...
git clone https://swanhub.co/ZhipuAI/chatglm3-6b.git 2.3检查文件的完整性 用户在下载完模型后请检查每个文件的完整性,以下是模型文件的sha256校验码。 # sha256 checksums for chatglm3-6b 4d5567466e89625dbd10e51c69a02982f233a10108cf232a379defdbb065ae0b pytorch_model-00001-of-00007.bin 4ad415...
cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git 三、模型配置与验证 配置模型路径:根据下载的模型文件,修改ChatGLM3的配置文件,指定模型路径。 验证环境:在启动模型之前,需验证环境配置是否正确。可运行简单的测试脚本,检查模型是否能正常加载和推理。 四、部署方式 ChatGLM3提供了多种部署方式,包括命令行Demo、网页版Demo和API部署等...
本文以聊天机器人为例,介绍如何使用Alibaba Cloud AI Containers(简称AC2)提供的AI容器镜像在AMD CPU上部署ChatGLM3-6B语言模型。 背景信息 ChatGLM3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引入了更强大的基础模型、更完整的功能支持和更全面的...
Linux,使用魔搭modelscope下载ChatGLM3-6B-32K大模型,4.下载模型,cache_dir是大模型的保存路径。3.引入snapshot_download。2.pip安装modelscope。2.进入python。