接着下载模型,模型优先发布在Hugging Face上,地址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 不翻墙下载速度很慢,也可以从ModelScope(魔搭社区)下载,地址:https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/files 此处以魔搭社区为例,新建一个python脚本,输入如下两行命令: from modelscope import snapshot_...
然后通过cd函数将工作路径调整到models文件夹后,就可以导入模型了: from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True).half() model ...
git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git 大概10几个G。 1.3 验证本地部署是否成功 使用Pycharm 主要做下面三件事,做初始验证 1.创建ChatGLM3_demo项目以及用于测试的.py文件 2.配置conda环境 打开解释器配置界面 选择conda环境的chatglm3 3.选择Current File运行推理代码,以验证本地部署...
ChatGLM3-6B模型的权重文件下载: 百度网盘:https://pan.baidu.com/s/1wr6QTRJt9KpuzHyGFTpv-g?pwd=oe3q huggingface下载:https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b modelscope下载:https://www.modelscope.cn…
ChatGLM3-6B模型微调实战指南(Windows版) 引言 随着人工智能技术的快速发展,大型语言模型(LLM)在各个领域展现出强大的应用潜力。ChatGLM3-6B作为智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的对话预训练模型,凭借其出色的对话流畅性和强大的功能支持,成为了研究和应用的热点。本文将详细介绍在Windows环境下对ChatGLM3-6B模型进...
ChatGLM-6B 是一个开源的双语对话语言模型,基于GLM架构,拥有62亿参数,支持中英双语对话。其强大的语言理解和生成能力使得它在聊天机器人、问答系统等领域有着广泛的应用前景。本文将详细介绍在Windows系统下安装和配置ChatGLM-6B的步骤,并给出一些实战建议。 环境准备 硬件要求 CPU:至少2.0GHz 内存:8GB以上 硬盘:50GB...
若希望将ChatGLM-6B模型部署为API服务,可安装FastAPI和Uvicorn,并运行api.py: pip install fastapi uvicorn python api.py 默认部署在本地的8000端口,可通过POST方法进行调用。 2. 使用千帆大模型开发与服务平台 对于希望进一步简化部署流程并享受更多功能的用户,可考虑使用千帆大模型开发与服务平台。该平台提供了从模...
大家好,最近两年大语言模型风靡全球,最近,不少开源大模型,将模型部署到自己的电脑上,用个性化的数据微调想必是不少人的愿望,这次,让我来分享从hugging face上下载部署chatglm3-6b中的经验。 1.硬件准备 具体参考这条帖子: https://zhuanlan.zhihu.com/p/655948272 ...
打开https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/summary 打开Anaconda PowerShell Prompt conda activate model310 F: 进入python命令行,执行: frommodelscopeimportsnapshot_download model_dir=snapshot_download("ZhipuAI/chatglm3-6b",revision="v1.0.0") ...
ChatGLM2-6B 是清华与智谱合作开发的开源中英双语对话大模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,模型对话流畅、部署门槛较低。硬件最低需求,显存13G以上1、不同量化等级的模型,对硬件要求不同,windows/linux均可。2、N卡配置比较简单,推荐使用N卡。模型 量化 显存要求ChatGLM2