部署一个自己的大模型，没事的时候玩两下，这可能是很多技术同学想做但又迟迟没下手的事情，没下手的原因很可能是成本太高，近万元的RTX3090显卡，想想都肉疼，又或者官方的部署说明过于简单，安装的时候总是遇到各种奇奇怪怪的问题，难以解决。本文就来分享下我的安装部署经验，包括本地和

ChatGLM3是清华、智谱2023年开源的一款大模型。ChatGLM3-6B模型代码，目前还在研读中，尚未全部读完。图1为ChatGLM3-6B模型简图，其结构基于TransformerEncoder架构的Encoder，大体上与BERT架构类似。ChatGLM3实现模型架构时，已预置支持P-tuningv2微调结构，图7中的PrefixEncoder

安装：pipinstallmodelscope pipinstalltorch==2.0.1torchaudiotorchvision-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pipinstallmodelscope-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pipinstalltransformers-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simp

本地macm1max电脑由于对大模型非常感兴趣所以想mac本地能否安装呢？答案当然是可以的了。废话不多说上干货。安装anaconda用于创建虚拟环境m芯片的要安装arm版 不然后面会有问题导致安装进行不下去。这里m1芯片的切记！！这里我推荐去清华的镜像站下载注意红色箭头是我

目录引言一、ChatGLM3大模型本地部署二、部署M3E模型三、部署One-API四、部署FastGPT引言本文技术路线为：利用ChatGLM3-6b作为基座大模型，M3E作为向量模型，基于FastGPT建立用户知识库，One-API做统一API接口管理。其中ChatGLM3和M3E模型都是在windows下部署的，FastGPT

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ChatGLM3-6B简述ChatGLM3-6B是ChatGLM系列最新一代的开源模型，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、更充分的训练步数和更合理的

目录概述安装Anaconda3原文链接下载Anaconda3安装Anaconda3执行bash安装提示“conda:未找到命令”的解决办法anaconda3常用命令添加/更换conda清华源下载chatglm3-6b模型下载chatglm3壳子概述本文主要介绍如何在Ubuntu上安装ChatGLM3-6b模型。只有6B模型支持functi

转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote背景目前在公司内部4张A10的GPU服务器上部署了ChatGLM3开源模型；然后部署了官方默认的web_demo、api_demo两种模式；重新设计了前端，支持H5和安卓两个客户端调用。但却发现了不能并发访问的问题。问题现象在安卓与H5同时调

   一、前言   刚开始接触AI时，您可能会感到困惑，因为面对众多开源模型的选择，不知道应该选择哪个模型，也不知道如何调用最基本的模型。但是不用担心，我将陪伴您一起逐步入门，解决这些问题。   在信息时代，我们可以轻松地通过互联网获取大量的理论知识和概念。然而，仅仅

  一、前言   刚开始接触AI时，您可能会感到困惑，因为面对众多开源模型的选择，不知道应该选择哪个模型，也不知道如何调用最基本的模型。但是不用担心，我将陪伴您一起逐步入门，解决这些问题。   在信息时代，我们可以轻松地通过互联网获取大量的理论知识和概念。然而，仅仅掌

ChatGLM3docker部署1.下载项目到本地gitclonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM3cdChatGLM3这目录ChatGLM3下应该还需要包含chatglm3-6b-32kHuggingFace或者ModelScope,需要手动下载。2.制作Docker镜像1）配置基础的Dockerfile：#基于的基础镜像FROMpython:3.11.6

说明：TensorRT-LLM是NVIDIA开发的高性能推理TensorRT-LLM是NVIDIA推出的一个专门用于编译和优化大语言模型推理的综合程序库。可在NVIDIAGPU上加速和优化最新的大语言模型（LLM）的推理性能。官网地址为：https://github.com/THUDM/ChatGLM3/blob/main/tensorrt_llm_demo/READ

一、安装anacondacd/data/srcwgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.shbashAnaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh-p/opt/anaconda3vim/etc/profile文件末添加下面一行 exportPATH=/opt/anaconda3/bin:$PATHsource/etc/profileconda--v

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目录HighLight部署ChatGLM3-6B并开启HTTPserver能力下载embedding模型bge-large-zh-v1.5HTTP接口问答示例LLM讲了个尴尬的笑话~HighLight将LLM服务化（如提供HTTPserver能力），才能在其上构建自己的应用。部署ChatGLM3-6B并开启HTTPserver能力下载embedding模型bge-l

环境配置参照官方说明，创建虚拟python环境，并安装所需部署包。说明https://github.com/THUDM/ChatGLM3/blob/main/composite_demo/README.md本地模型加载1、先按照官方指引，将模型下载在本地。2、修改模型加载地址。MODEL_PATH和TOKENIZER_PATH，都修改注意：通过修改client.py

PrefixEncoder#根据前缀ID获取前缀嵌入#前缀嵌入将连接到分头之后的K和V上classPrefixEncoder(torch.nn.Module):"""Thetorch.nnmodeltoencodetheprefixInputshape:(batch-size,prefix-length)Outputshape:(batch-size,prefix-length

ChatGLMForSequenceClassificationclassChatGLMForSequenceClassification(ChatGLMPreTrainedModel):def__init__(self,config:ChatGLMConfig,empty_init=True,device=None):super().__init__(config)#NLabels：分类或者回归的标签数

RotaryEmbedding#旋转位置嵌入，应用于每一层Q和KclassRotaryEmbedding(nn.Module):def__init__(self,dim,rope_ratio=1,original_impl=False,device=None,dtype=None):super().__init__()#除法项定义inv_freq=1.0/(10000**(to

MLPclassMLP(torch.nn.Module):"""MLP把隐藏状态的尺寸从HidSize映射到4HidSize，执行非线性激活，然后再映射回HidSize"""def__init__(self,config:ChatGLMConfig,device=None):super(MLP,self).__init__()#控制是否添加偏

随着人工智能技术的飞速发展，聊天机器人成为了一个热门的研究领域。清华大学研发的ChatGLM3模型，作为其中的佼佼者，为开发者提供了强大的自然语言处理能力。本文将指导您如何在本地搭建ChatGLM3模型，实现离线AI聊天功能。一、前置准备在开始搭建之前，您需要准备以下物品：一台性能良

在本地部署了chatglm3大模型的cpu运行版本，但是运行速度太缓慢。在阿里云服务器部署了langchain-chatglm大模型，还有一个langchain-chatchat版本，之后会尝试一下。观看了一些视频，有一些想法：赛题官方答复可以做多个城市的旅游知识库。可以添加多模态，生成图片音频，这可以作为一个

教程视频地址：无需显卡！用CPU搞定大模型运行部署！【详细手把手演示】按照上面视频进行安装配置之前需要注意，python编程环境需要大于等于python3.10，否则会运行报错。下载好GitHub上的项目代码后需要运行pipinstall-rrequirements.txt配置好后运行效果：相关资料：【ChatGL