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…
3.2 方法二本地离线下载部署(推荐) 四、使用方法 4.1 Shell调用 4.2 Web调用 4.3 其他调用 五、总结 一、前言 大模型小白一枚,望大佬不吝赐教。写本文的目的就是记录在大模型部署过程中,碰到的种种问题以及如何解决的。方法不是最优的,2024年2月27日亲测有效。 为什么选择ChatGLM-6B?首先其是开源的,提供模型...
ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型: ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的...
支持多种文件类型,本地部署大模型,效果惊人的好! 大模型研学社 2374 102 Dify轻松入门 | 一键即可实现Dify本地部署搭建,基于私有知识库,打造本地私有AI知识库(附教程) 大模型小助手 424 21 【Ollama+RAGFlow】快速搭建本地知识库,免费、无限制、保护隐私、无需网络~小白入门必看的保姆级教程! 大模型分享...
1.简单短对话 用户:你好,开始对话。 ChatGLM-6B:你好,有什么我可以为你效劳的吗? 用户:请问你能告诉我现在是几点吗? ChatGLM-6B:很抱歉,我无法提供当前时间,因为我只是一个计算机程序,没有直接访问实时时间的能力。不过,你可以使用任何时间戳或当前日期来查询当前时间。
然而,这些大模型往往对硬件资源有较高的要求,限制了其在个人用户中的普及。不过,清华大学的ChatGLM-6B模型通过量化技术,使得个人用户也能在本地CPU环境下部署并运行这一强大的对话模型。 一、ChatGLM-6B模型简介 ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组开发的一个中文对话大模型的小参数量版本。该模型经过约1T...
在部署ChatGLM2-6B模型之前，请确保满足以下前置条件：在执行项目安装之前，你需要安装以下各项：Anaconda、git、Conda、git-lfs、cuda、cudnn、pycharm以及TDMGCC。接下来，请按照以下步骤进行操作：首先，使用CMD或shell环境，运行以下命令以激活Anaconda的特定环境:conda activate ChatGLM 进入PYTHON环境或在...
这个地方输入:t4-medium,才能让 ChatGLM2-6B 跑起来。 (看 ChatGLM-6B 官方文档有量化模型的设置,猜测可以让更少的硬件也能运行起来,我没仔细研究。) 第一次运行的时候,就按了回车,选择默认 cpu-basic 硬件配置,就没运行起来。 ...
ChatGLM2-6B是由清华大学研发的一款大型语言模型,具有强大的自然语言理解和生成能力。该模型采用了Transformer架构,并在海量语料库上进行训练,能够生成高质量、连贯的文本内容。ChatGLM2-6B模型在对话系统、文本生成、智能客服等领域具有广泛的应用前景。 三、一键部署ChatGLM2-6B模型 登录HuggingFace Space平台,创建一个...
为了方便大家的使用,本教程将指导大家在Anaconda虚拟环境下部署和安装ChatGLM2-6B模型。以下是详细的步骤:步骤一:创建Anaconda虚拟环境首先,我们需要创建一个Anaconda虚拟环境。打开Anaconda Navigator,选择“环境”选项卡,然后点击“创建”按钮。在弹出的窗口中,输入环境名称为“ChatGLM2-6B”,并选择Python版本为3.8以上...