【部署步骤】 首先在主目录任意文件夹中打开终端,将项目clone到本地后进入项目文件夹: gitclone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6BcdChatGLM2-6B 创建虚拟python环境并激活: sudoaptinstallpython3.10-venv python3 -m venv venvsourcevenv/bin/activate 激活成功后,用户名前方会有 (venv) 字样,代表已经激...
mv ChatGLM2-6B_linux_x86_64 /opt/ChatGLM2-6B 进入ChatGLM2-6B目录,并执行以下命令以设置环境变量: cd /opt/ChatGLM2-6B source ChatGLM2-6B_env.sh 启动ChatGLM2-6B应用程序,检查是否能够正常工作。可以使用以下命令启动ChatGLM2-6B: /opt/ChatGLM2-6B/bin/ChatGLM2-6B.sh &在Linux下安装过程中,...
通过以上步骤,你就可以在Linux系统上快速部署清华ChatGLM-6B模型了。请注意,这只是一个简单的部署示例,实际应用中可能需要进行更多的配置和优化。另外,确保你的系统满足运行模型的最低要求,包括足够的内存和计算资源。如果你在部署过程中遇到任何问题,可以参考清华大学的官方文档或寻求社区的帮助。同时,请注意保持对模型...
miniconda支持创建多个虚拟环境,用来支撑不同版本(python)版本的代码,这里就为chatglm-6b创建一个单独的python虚拟机环境,名字叫:chatglm,后面会在该环境中安装跑chatglm-6b模型的所有依赖。下面是命令及截图: conda create -n chatglm --clone base (注:因为是离线安装这里选择clone的方式创建,直接创建会报错) con...
gitclone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 安装依赖 前面装完后,进入项目 cdChatGLM-6B pip安装依赖 pipinstall-r requirements.txt 下载模型 官方教程如下 chatglm-6b 由于模型文件很大,需要提前装个git-lfs 安装命令 sudoapt-getinstallgit-lfs ...
上周末,智谱AI在2023中国计算机大会(CNCC)上推出了全自研的第三代基座大模型ChatGLM3,在各个任务上相比ChatGLM2都有了很大的提升。今天终于下载了模型部署测试,实际效果确实要比ChatGLM2要好。 结合自己实际操作过程,整理一篇关于ChatGLM3的部署的文档分享给大家。本文主要包括显卡驱动安装、Python虚拟环境、ChatGLM3依...
所以这里将整个安装包分为了三个部分:ChatGLM3依赖文件、ChatGLM3模型文件、ChatGLM3 Web展示文件、其它依赖包,如下图所示。「注:不论您是离线安装,还是在线安装,直接拷贝下面几个文件至对应的目录下面,直接启动Demo测试就能运行此程序」,那么现在开始!!!
py或web_demo2.py文件中修改模型路径，并启动服务。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！
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...
站在开源大模型浪潮中,我们注意到两个趋势:1)与多模态融合,清华大学的VisualGLM-6B即是著名开源语言模型ChatGLM的多模态升级版,我们认为,其可基于消费级显卡在本地部署的特性是大势所趋。2)开源模型+边缘计算推动AI商用落地,哈尔滨大学的中文医疗问诊模型“华驼”以及在跨境电商的使用就是案例。