ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组发布的一个类似ChatGPT的开源对话机器人,由于该模型是经过约1T标识符的中英文训练,且大部分都是中文,因此十分适合国内使用。 本教程来自DataLearner官方博客: 手把…
下载ChatGLM-6B模型从Hugging Face Hub下载ChatGLM-6B模型。首先,您需要安装Git LFS,然后运行以下命令来克隆ChatGLM-6B模型的代码仓库:git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b下载完成后,将代码中的THUDM/chatglm-6b替换为本地chatglm-6b文件的路径。请注意,路径中的斜杠方向应为正斜杠(/),而不是...
1. 部署API服务 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。...
这里用 chatGLM2-6B 的模型进行转换,chatGLM2-6B 用上面的步骤部署过了。 因为装过 chatGLM2-6B 的依赖了,所以这里也不知道单独部署 chatglm.cpp 是否需要安装 chatGLM2-6B 的依赖,大概是要的吧。 然后运行转换,把 F:\_AI\ChatGLM2-6B\THUDM\chatglm2-6b-int4 转换为 chatglm2-ggml.bin 文件 > ...
windows平台搭建部署ChatGLM2-6b过程 代码下载:git clone https://github.com/yanceyxin/ChatGLM2-6B.git 2. cd 到 ChatGLM2-6B文件目录,打开README.md,解读配置过程,根据README.md进行部署; 3. 激活到自己的配置的conda虚拟环境:conda activate deeplearning ...
开源免费大语言模型ChatGLM2-6B windows本地部署教程 #软件分享 #ai #创作灵感 - 云影同学于20230701发布在抖音,已经收获了53.3万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中...
官方基于wsl的windows部署教程: https://github.com/ZhangErling/ChatGLM-6B/blob/main/deployment_windows.md 本教程基于: windows11 CUDA 12.1 Anaconda Anaconda对于配置单个AI可有可无,这是用来用于虚拟多个python环境,防止之后组合别的ai出现环境和包不匹配导致安装多AI失败的情况,比如拟声鸟需要的是python3.9,而...
1.首先下载项目:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B和模型:https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b 将模型放到项目的子文件中: 比如将项目放在D:\ChatGLM-6B;可以在ChatGLM-6B文件夹建立子文件夹chatglm-6b:将模型放到里面。 提示:模型比较大,下载需要等待。
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