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、wps无障碍中文版是什么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

　　为了方便方便我们测试，我们需要进行本地化部署，本教程将进行linux服务器端进行部署，进行三种形式的部署，webui界面，命令行方式，api调用的方式，方便大家多种方式进行使用官网的最新版wps下载的网址是多少

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　　网页端demo

　　命令行demo

　　api调用

　　一 .webui部署教程

　　1 先下载代码

　　2 使用anaconda安装虚拟环境

　　python版本3.10.6

　　cuda版本根据自己的显卡来选择，我是使用的3090

　　3 启动命令

　　下面的几个参数比较重要

　　–model-path: chatglm6b模型的地址，建议自己下载，不要使用默认的参数，会自动吓到cache里面，多机器部署的时候很麻烦

　　–listen: 监听端口

　　–port: 访问的端口号

　　–share: 是否使用gradio进行部署，建议不用开启

　　–precision: fp32(CPU only), fp16, int4(CUDA GPU only), int8(CUDA GPU only) 使用精度，根据自己部署设备的显存来选，int4占用的显存小一点
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　　–cpu: use cpu

　　启动完就可以用了

　　二 .命令行部署

　　1 下载代码

　　2 使用anaconda创建虚拟环境

　　3 启动命令

　　三 .api调用方式

　　1 下载代码

　　2 使用anaconda创建虚拟环境

　　3 启动命令

　　chatglm_api 脚本正常运行后，可以通过如下代码调用 ChatGLM-6B 模型来生成对话：

　　import requests

　　user_msg, history = “你好”, []

　　resp = requests.post(f"http://127.0.0.1:8080/predict?user_msg={user_msg}“, json=history)最新的官方的wps下载的网址在哪呢

　　if resp.status_code == 200:

　　response, history = resp.json()[“response”], resp.json()[“history”]
中文版wps的下载的网站在哪里
　　print(response)

　　你好👋!我是人工智能助手 ChatGLM-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。

　　user_msg = “晚上睡不着该怎么办”

　　resp = requests.post(f"http://127.0.0.1:8080/predict?user_msg={user_msg}”, json=history)

　　if resp.status_code == 200:

　　response, history = resp.json()[“response”], resp.json()[“history”]

　　print(response)

　　晚上睡不着可能会让你感到焦虑或不舒服,但以下是一些可以帮助你入睡的方法:

　　返回数据

　　制定规律的睡眠时间表:保持规律的睡眠时间表可以帮助你建立健康的睡眠习惯,使你更容易入睡。尽量在每天的相同时间上床,并在同一时间起床。创造一个舒适的睡眠环境:确保睡眠环境舒适,安静,黑暗且温度适宜。可以使用舒适的床上用品,并保持房间通风。放松身心:在睡前做些放松的活动,例如泡个热水澡,听些轻柔的音乐,阅读一些有趣的书籍等,有助于缓解紧张和焦虑,使你更容易入睡。避免饮用含有咖啡因的饮料:咖啡因是一种刺激性物质,会影响你的睡眠质量。尽量避免在睡前饮用含有咖啡因的饮料,例如咖啡,茶和可乐wps官网最新版的下载的入口是什么。避免在床上做与睡眠无关的事情:在床上做些与睡眠无关的事情,例如看电影,玩游戏或工作等,可能会干扰你的睡眠。尝试呼吸技巧:深呼吸是一种放松技巧,可以帮助你缓解紧张和焦虑,使你更容易入睡。试着慢慢吸气,保持几秒钟,然后缓慢呼气。

　　如果这些方法无法帮助你入睡,你可以考虑咨询医生或睡眠专家,寻求进一步的建议。

　　默认部署在本地的 8000 端口，通过 POST 方法进行调用

　　得到的返回值为

　　四 低成本部署

　　模型量化

　　默认情况下，模型以 FP16 精度加载，运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果你的 GPU 显存有限，可以尝试以量化方式加载模型，使用方法如下：

　　进行 2 至 3 轮对话后，8-bit 量化下 GPU 显存占用约为 10GB&最新官方中文wps下载网站哪里有#xff0c;4-bit 量化下仅需 6GB 占用。随着对话轮数的增多，对应消耗显存也随之增长，由于采用了相对位置编码，理论上 ChatGLM-6B 支持无限长的 context-length，但总长度超过 2048（训练长度࿰最新中文版的wps下载的网址是多少9;后性能会逐渐下降。

　　如果你的内存不足的话，可以直接加载量化后的模型，仅需大概 5.2GB 的内存：