1、将chatglm2的模型文件:chatglm2-model,拷贝到:/home/work/chatglm2/下面。如下图所示 2、授之以渔(非必须) 模型文件是在https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b/tree/main下载得到,具体截图如下: 五、模型加载Demo测试 关于模型加载Demo的展示,目前官网给出了三种方式:分别为命令行、基于Gradio的网页...
cd ChatGLM2-6bdocker build -t chatlm2 . 运行Docker容器:docker run -it --name chatlm2_container chatlm2 进入容器:docker exec -it chatlm2_container /bin/bash 在容器内启动ChatGLM2-6b:python main.py五、注意事项 在部署过程中,可能会遇到一些问题,例如显卡驱动不兼容、Docker环境问题等。遇到问题...
今年6月份清华大学发布了ChatGLM2,相比前一版本推理速度提升42%。最近,终于有时间部署测试看看了,部署过程中遇到了一些坑,也查了很多博文终于完成了。本文详细整理了ChatGLM2-6B的部署过程,同时也记录了该过程中遇到的一些坑和心得,希望能帮助大家快速部署测试。
进入到刚才下载的ChatGLM2-6B源码目录下; 先激活刚刚创建的虚拟环境py310_chatglmconda activate py310_chatglm输入下面代码安装依赖pip install -r requirements.txt如果运行错误,可能部分依赖需要额外手动安装: 安装gradio。
在ChatGLM2-6B的代码库中,找到运行脚本(如web_demo.py或run_chatglm2b.py),并修改其中的配置参数,例如模型路径、输入和输出文件路径等。确保配置参数与您的本地环境相匹配。 五、模型推理 完成配置后,您可以使用以下命令运行ChatGLM2-6B模型进行推理: python run_chatglm2b.py --model_path /path/to/model ...
“分享一个简单的部署 ChatGLM2-6B 模型到 Huggingface Space 在线空间的方法。” 01— 在这篇文章:终于部署成功!GPU 云环境搭建 ChatGLM2-6B 坎坷路中,用线上云算力的资源部署了一套 ChatGLM2-6B,最后显示一行提示: “This share link expires in 72 hours. For free permanent hosting and GPU upgrades,...
图1 不同参数量化等级 chatglm2-6B对显存要求 部署流程 模型文件 首先明确:深度学习模型一般包含两个部分:分别是模型参数和模型结构。 模型参数:这是模型在训练过程中学习到的具体数值,它们用于表示模型中的连接权重和偏置项。深度学习模型通过不断地调整这些参数来使得预测结果接近于真实标签,从而完成模型的训练过程。
程序会启动一个Web服务器,并在浏览器中自动打开ChatGLM2-6B的对话界面。在对话界面中,可以与ChatGLM2-6B模型进行交互,进行对话。 五、产品关联:千帆大模型开发与服务平台 在完成ChatGLM2-6B模型的本地化安装部署后,可以借助百度智能云的千帆大模型开发与服务平台,进一步开发和优化模型。千帆大模型开发与服务平台...
2. 如何部署 开启的方法很简单,官方就给出了方法 GitHub - THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型 3. 实践过程 3.1. 启动API 我们按照官方给的方法,先执行以下命令安装依赖: pip install fastapi uvicorn ...
一、准备工作在开始部署之前,你需要准备以下工具和软件: 个人电脑:具备足够的内存和存储空间,建议使用64位操作系统; Python环境:安装Python 3.6及以上版本,确保pip包管理器可用; CUDA:如果电脑支持NVIDIA显卡,可以安装CUDA工具包以加速模型推理; 下载ChatGLM2-6B模型:从官方网站或GitHub仓库下载ChatGLM2-6B模型文件。二...