从NVIDIA官网下载与CUDA版本相匹配的cuDNN。 二、下载ChatGLM2-6B模型 获取模型文件: 访问ChatGLM的GitHub仓库,下载ChatGLM2-6B的模型文件(包括权重和配置文件)。 将下载的文件解压到指定目录。 安装依赖包: 使用Anaconda创建一个新的Python虚拟环境,并激活该环境。 安装transformers库和torch库(PyTorch),这是运行Chat...
下载完毕后安装 Python依赖库,这里可用国内源,如清华源。 2. 从 hugging face下载 ChatGLM6B-int4 模型到本地 在langChain-ChatGLM 目录下新建model 文件夹,将模型保存在这里。 3. 从hugging face下载 Text2Vec 模式到本地 方法同上。 三、修改模型配置 在langChain-ChatGLM 目录下有 configs 文件夹,将其中...
cn/ZhipuAI/chatglm3-6b 将下载好的模型文件放入ChatGLM3文件夹中,确保模型文件路径正确。 五、运行ChatGLM3 在ChatGLM3文件夹中,您将找到一个名为run.py的脚本文件。使用以下命令运行它: python run.py 运行成功后,您可以在命令行界面与ChatGLM3进行交互,输入问题并查看回复。 六、注意事项 在部署过程中,确...
本次开源的版本是其60亿参数的小规模版本,约60亿参数,本地部署仅需要6GB显存(INT4量化级别)。 其中ChatGLM2-6B代码依照Apache-2.0协议开源,ChatGLM2-6B模型的权重的使用则需要遵循Model License。ChatGLM2-6B权重对学术研究完全开放,在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。 ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型 C...
ChatGLM-6B作为一款开源的大模型,凭借其强大的语言生成和理解能力,吸引了众多开发者和研究人员的关注。本文将详细介绍如何在Windows 11系统上成功部署ChatGLM2-6B大模型,并基于千帆大模型开发与服务平台进行测试和验证。 一、环境准备 系统要求: 操作系统:Windows 11 硬件配置:建议配备至少8GB内存和4核CPU,以确保模型...