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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 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答,更多信息请参考我们的博客。
不过,由于 ChatGLM-6B 的规模较小,目前已知其具有相当多的局限性,如事实性/数学逻辑错误,可能生成有害/有偏见内容,较弱的上下文能力,自我认知混乱,以及对英文指示生成与中文指示完全矛盾的内容。请大家在使用前了解这些问题,以免产生误解。更大的基于 1300 亿参数 GLM-130B 的 ChatGLM 正在内测开发中。
https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
下载 Conda 安装脚本,
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
运行安装脚本,
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
按提示操作。当提示是否初始化 Conda 时,输入 “yes”,
安装完成后,关闭当前终端并打开新终端,这将激活 Conda,
sudo su - root
更新 Conda 至最新版本,
conda update conda
添加必要的 Conda 通道以获取更多软件包,
conda config --add channels conda-forge
conda config --add channels defaults
测试是否安装成功,
conda list
如果显示 Conda 及其内部包的列表,则说明安装成功。
conda create -n chatglm python==3.10.4
conda activate chatglm
git clone --recursive https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B; cd ChatGLM-6B
pip3 install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple streamlit
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple streamlit-chat
streamlit run web_demo2.py
使用浏览器打开 http://localhost:8501/
,
问它一个问题,清华大学在哪?
先需要安装额外的依赖,
pip3 install fastapi uvicorn
然后运行仓库中的 api.py,
python3 api.py
默认部署在本地的 8000 端口,通过 POST 方法进行调用,
curl -X POST "http://127.0.0.1:8000" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"prompt": "你好", "history": []}'
得到的返回值为,
{
"response":"你好声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/Monodyee/article/detail/137296
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