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...
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...
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。 首先我们来下载第一步部分,C...
在Windows系统下部署运行ChatGLM3-6B模型,对于希望构建本地AI聊天机器人或进行自然语言处理研究的用户来说,是一项既有趣又富有挑战性的任务。本文将详细介绍从硬件配置查询到模型测试的全过程,并推荐千帆大模型开发与服务平台作为高效部署的解决方案。 一、硬件配置查询 在部署ChatGLM3-6B模型之前,首先需要确认计算机的...
https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 百度网盘(无法使用github) 链接:https://pan.baidu.com/s/1fSfHv2Hk70o3Pxzp91lzeQ 提取码:q6qh 下载AnaConda(Windows): https://www.anaconda.com (主页) https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-Windows-x86_64.exe ...
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。
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...
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...