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一、配置基础环境及其注意事项文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-733544.html
第一步、检测软硬件环境文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-733544.html
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网上冲浪时发现的这两个国产模型，重点是对硬件的要求并不高，有2GB内存就可以跑，觉得有趣就弄来玩了下。 https://github.com/Jittor/JittorLLMs https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 简单介绍下用到的仓库 ChatGLM-6B 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
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 因为本人在做大模型优化方面的研究，之前拆了ChatGLM2的源代码，看看能从哪些地方深入。结果刚拆完没多久，昨天，也就是10 月 27 日，智谱 AI 在 2023 中国计算机大会(CNCC)上发布了自研第三代对话大模
models ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM2-6B 引入了如下新特性： 更强大的性能：基于 ChatGLM 初代模型的开发经验，我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了
ChatGLM2-6B 是清华 NLP 团队于不久前发布的中英双语对话模型，它具备了强大的问答和对话功能。拥有最大32K上下文，并且在授权后可免费商用！ ChatGLM2-6B的6B代表了训练参数量为60亿，同时运用了模型量化技术，意味着用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下
这是ChatGLM2-6B 部署的阅读笔记，主要介绍了ChatGLM2-6B模型的部署和一些原理的简单解释。 它是单卡开源的对话模型。 充分的中英双语预训练 较低的部署门槛 FP16半精度下，需要至少13G的显存进行推理，甚至可以进一步降低到10G(INT8)和6G(INT4) 更长的序列长度 ChatGLM-6B 序列长度达
我们首先来看一下 ChatGLM2-6B 模型的 requirements : 可以看到，要求 torch=2.0 ，这就产生了一个问题： torch 与 cuda 版本的匹配问题。本地机器中 CUDA=10.0 ，于是在费了半天时间配置好 ChatGLM2-6B 所需环境，从 github 和 huggingface 下载好了 ChatGLM2-6B 模型，但是在 run 的过程中报错 Torch
更新系统 安装git 克隆 ChatGLM2-6B 源码 克隆 chatglm2-6b 模型 安装 ChatGLM2-6B 依赖 修改模型的路径 修改成 启动服务 启动成功后 克隆 langchain-ChatGLM 源码 git clone https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM.git 克隆模型 安装 langchain-ChatGLM 依赖 修改配置 修改一 修改成 修改二 修改成 修改
NVIDIA Triton Inference Server是一个针对CPU和GPU进行优化的云端和推理的解决方案。 支持的模型类型包括TensorRT、TensorFlow、PyTorch(meta-llama/Llama-2-7b)、Python(chatglm)、ONNX Runtime和OpenVino。 NVIDIA Triton Server是一个高性能的推断服务器，具有以下特点： 1. 高性能：Triton Server为使用GPU进行推
1、Windows 10 专业版， 64位，版本号：22H2，内存：32GB 2、已安装CUDA11.3 3、已安装Anaconda3 64bit版本 4、有显卡NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU 1、进入Anaconda Powershell Prompt 2、创建保存chatglm2-6b的huggingface模型的公共目录。之所以创建一个公共目录，是因为这个模型文件是可以被各种应用
