模型部署 在GitHub上下载源码:https://github.com/THUDM/ChatGLM3 下载到本地后右键单击,选则用Pycharm打开此文件夹 打开后Pycharm会提醒是否使用 requirements.txt(文档为该项目的依赖库)创建虚拟环境,点击确定创建后会在虚拟环境中自动安装 requirements.txt 中列出的库(建议在虚拟环境而非本地环境安装这些库) fr...
ChatGLM3 是由智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,继承了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性,并在此基础上进行了全面的性能提升和创新性功能扩展。 系统要求 操作系统:Windows、Linux 或 macOS。本教程使用Windows进行安装。 python...
3. 本地部署ChatGLM3-6B模型 要部署和运行ChatGLM3-6B,我们需要下载两部分文件。第一部分是ChatGLM3-6B的项目文件,这包含ChatGLM3-6B模型的一些代码逻辑文件,官方提供了包括运行、微调等Demo,可以让我们快速启动ChatGLM3-6B模型服务。第二部分是ChatGLM3-6B模型的权重文件,直白点说就是ChatGLM3-6B这个模型本身...
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...
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...
部署ChatGLM-6B模型需要运行提供的Demo程序。ChatGLM-6B项目提供了基于Gradio的网页版Demo和命令行Demo。 运行命令行Demo: 在ChatGLM-6B的GitHub仓库中,找到cli_demo.py文件。 使用文本编辑器打开cli_demo.py,修改模型路径为刚刚下载的模型文件夹路径。 在激活的ChatGLM-6B环境中,运行以下命令: python cli_demo.py...
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。
本文将详细介绍如何在Windows10系统下本地部署ChatGLM-6B,让您能够轻松体验自然语言对话的魅力。 一、ChatGLM-6B模型简介 ChatGLM-6B是一个基于General Language Model(GLM)架构的开源对话大模型,拥有62亿参数,支持中英文对话。与ChartGPT等商业模型相比,ChatGLM-6B不仅开源免费,而且可以在本地部署,无需依赖网络连接...
chatglm-6b介绍 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...