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做建筑材料的网站有哪些,泽成杭州seo网站推广排名,深圳做网站网络营销公司哪家好,成都网页开发ChatGLM3-6B大语言模型离线执行 模型准备 一般而言,模型和模型参数可以通过如下三个模型源进行相应的下载: HuggingFace | ModelScope | WiseModel 本实例中,使用的是HuggingFace的源下载,相应的地址如下: HuggingFa…

ChatGLM3-6B大语言模型离线执行

模型准备

一般而言,模型和模型参数可以通过如下三个模型源进行相应的下载:
HuggingFace | ModelScope | WiseModel
本实例中,使用的是HuggingFace的源下载,相应的地址如下:
HuggingFace

环境准备

从HuggingFace下载下来的模型,实际上是包含两个实际的模型库,为了保证模型的准确运行,我们需要对相应的模型库进行选择,例如,我们使用的是PyTorch的模型,因此需要删除另外一个使用safetensors的模型,删除的内容包括:

  • 模型数据文件

模型数据文件

  • 模型的配置文件
    模型配置文件
    这些工作准备好后,直接安装requirements.txt 文件的相应安装包即可 。

快速代码调用

  • 目录切换
cd C:\VM\Chatbot\ChatGLM3-main
  • 加载相应的模块库文件
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
  • 生成token
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(r"C:\VM\Chatbot\ChatGLM3-main\THUDM\chatglm3-6b", trust_remote_code=True)
  • 模型的调用
# CPU调用
model = AutoModel.from_pretrained(r"C:\VM\Chatbot\ChatGLM3-main\THUDM\chatglm3-6b", trust_remote_code=True).float()
## GPU调用
model = AutoModel.from_pretrained(r"C:\VM\Chatbot\ChatGLM3-main\THUDM\chatglm3-6b", trust_remote_code=True,device='cuda').float()
  • 模型实例化
 model = model.eval()
  • 模型测试
response, history = model.chat(tokenizer, "Hello", history=[])
print(response)
response, history = model.chat(tokenizer, "晚上睡不着应该怎么办", history=history)
print(response)

执行完成后,系统的运行界面输出结果如下,说明运行成功。
在这里插入图片描述

异常处理
requests.exceptions.ProxyError: (MaxRetryError("HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443): Max retries exceeded with url: /THUDM/chatglm3-6b/resolve/main/tokenization_chatglm.py (Caused by ProxyError('Unable to connect to proxy', OSError('Tunnel connection failed: 407 Proxy Authentication Required')))"), '(Request ID: 2bb04d30-be98-4bc9-aba4-0fbcce94da13)')

处理方案

  • 检查是否正确的配置了模型地址- 已经将模型地址指向本地;
  • 检查模型的地址和执行的程序的文件目录等级是否在同一级;
eg:

模型地址为:C:\VM\Chatbot\ChatGLM3-main\THUDM\chatglm3-6b,那么我们的执行程序需要放到: C:\VM\Chatbot\ChatGLM3-main才能保证正常运行。

参考资源
ChatGLM3模型

http://www.dinnco.com/news/56426.html

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