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北京海淀网站制作,温州seo招聘,动力无限做网站怎么样,wordpress设置新浪邮箱一、介绍 ChatGLM3 是智谱 AI 和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型#xff0c;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#xff0c;ChatGLM3-6B 引入了如下特性#xff1a; 更强大的基础模型…一、介绍 ChatGLM3 是智谱 AI 和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中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训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的基础模型中最强的性能。更完整的功能支持 ChatGLM3-6B 采用了全新设计的 Prompt 格式 除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用Function Call、代码执行Code Interpreter和 Agent 任务等复杂场景。更全面的开源序列 除了对话模型 ChatGLM3-6B 外还开源了基础模型 ChatGLM3-6B-Base 、长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K 和进一步强化了对于长文本理解能力的 ChatGLM3-6B-128K。以上所有权重对学术研究完全开放 在填写 问卷 进行登记后 亦允许免费商业使用 。 二、 部署过程 基础环境最低要求说明 环境名称版本信息1版本信息2Ubuntu22.04.4 LTSCudaV12.1.105Python3.10.83.12.4NVIDIA CorporationRTX 3060 *2RTX 3090 1. 更新基础软件包 查看系统版本信息 # 查看系统版本信息包括ID如ubuntu、centos等、版本号、名称、版本号ID等 cat /etc/os-release配置 apt 国内源 # 更新软件包列表 apt-get update这个命令用于更新本地软件包索引。它会从所有配置的源中检索最新的软件包列表信息但不会安装或升级任何软件包。这是安装新软件包或进行软件包升级之前的推荐步骤因为它确保了您获取的是最新版本的软件包。 # 安装 Vim 编辑器 apt-get install -y vim这个命令用于安装 Vim 文本编辑器。-y 选项表示自动回答所有的提示为“是”这样在安装过程中就不需要手动确认。Vim 是一个非常强大的文本编辑器广泛用于编程和配置文件的编辑。 为了安全起见先备份当前的 sources.list 文件之后再进行修改 # 备份现有的软件源列表 cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak这个命令将当前的 sources.list 文件复制为一个名为 sources.list.bak 的备份文件。因为编辑 sources.list 文件时可能会出错导致无法安装或更新软件包有了备份如果出现问题您可以轻松地恢复原始的文件。 # 编辑软件源列表文件 vim /etc/apt/sources.list这个命令使用 Vim 编辑器打开 sources.list 文件以便您可以编辑它。这个文件包含了 APTAdvanced Package Tool用于安装和更新软件包的软件源列表。通过编辑这个文件您可以添加新的软件源、更改现有软件源的优先级或禁用某些软件源。 在 Vim 中您可以使用方向键来移动光标i 键进入插入模式可以开始编辑文本Esc 键退出插入模式:wq 命令保存更改并退出 Vim或 :q! 命令不保存更改并退出 Vim。 编辑 sources.list 文件时请确保您了解自己在做什么特别是如果您正在添加新的软件源因为错误的源可能会导致软件包安装失败或系统安全问题。如果您不确定最好先搜索并找到可靠的源信息或者咨询有经验的 Linux 用户。 使用 Vim 编辑器打开 sources.list 文件复制以下代码替换 sources.list里面的全部代码配置 apt 国内阿里源。 deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse安装常用软件和工具 # 更新源列表输入以下命令 apt-get update# 更新系统软件包输入以下命令 apt-get upgrade# 安装常用软件和工具输入以下命令 apt-get -y install vim wget git git-lfs unzip lsof net-tools gcc cmake build-essential出现以下页面说明国内apt源已替换成功并且能够正常安装apt软件和工具 2. 安装 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 下载 CUDA Keyring  wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb这个命令用于下载 CUDA 的 GPG 密钥环它用于验证 CUDA 软件包的签名。这是确保软件包安全性的一个重要步骤。 安装 CUDA Keyring  dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb使用 dpkg 安装下载的密钥环。这一步是必需的以便 apt 能够验证从 NVIDIA 仓库下载的软件包的签名。 删除旧的 apt 密钥如果必要  apt-key del 7fa2af80这一步可能不是必需的除非您知道 7fa2af80 是与 CUDA 相关的旧密钥并且您想从系统中删除它避免混淆。通常情况下如果您只是安装 CUDA 并使用 NVIDIA 提供的最新密钥环这一步可以跳过。 更新 apt 包列表  apt-get update更新 apt 的软件包列表以便包括刚刚通过 cuda-keyring 添加的 NVIDIA 仓库中的软件包。 安装 CUDA Toolkit  apt-get -y install cuda-toolkit-12-1出现以下页面说明 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 安装成功 注意这里可能有一个问题。NVIDIA 官方 Ubuntu 仓库中可能不包含直接名为 cuda-toolkit-12-1 的包。通常您会安装一个名为 cuda 或 cuda-12-1 的元包它会作为依赖项拉入 CUDA Toolkit 的所有组件。请检查 NVIDIA 的官方文档或仓库以确认正确的包名。 如果您正在寻找安装特定版本的 CUDA Toolkit您可能需要安装类似 cuda-12-1 的包如果可用或者从 NVIDIA 的官方网站下载 CUDA Toolkit 的 .run 安装程序进行手动安装。 请确保您已查看 NVIDIA 的官方文档或 Ubuntu 的 NVIDIA CUDA 仓库以获取最准确的包名和安装指令。 出现以上情况需要配置 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 系统环境变量 编辑 ~/.bashrc 文件 # 编辑 ~/.bashrc 文件 vim ~/.bashrc插入以下环境变量 # 插入以下环境变量 export PATH/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH激活 ~/.bashrc 文件 # 激活 ~/.bashrc 文件 source ~/.bashrc查看cuda系统环境变量 which nvcc nvcc -V3. 安装 Miniconda 下载 Miniconda 安装脚本  使用 wget 命令从 Anaconda 的官方仓库下载 Miniconda 的安装脚本。Miniconda 是一个更小的 Anaconda 发行版包含了 Anaconda 的核心组件用于安装和管理 Python 包。运行 Miniconda 安装脚本  使用 bash 命令运行下载的 Miniconda 安装脚本。这将启动 Miniconda 的安装过程。 # 下载 Miniconda 安装脚本 wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh# 运行 Miniconda 安装脚本 bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh# 初次安装需要激活 base 环境 source ~/.bashrc按下回车键enter 输入yes 输入yes 安装成功如下图所示 pip配置清华源加速 # 编辑 /etc/pip.conf 文件 vim /etc/pip.conf加入以下代码 [global] index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple注意事项 请确保您的系统是 Linux x86_64 架构因为下载的 Miniconda 版本是为该架构设计的。在运行安装脚本之前您可能需要使用 chmod x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 命令给予脚本执行权限。安装过程中您将被提示是否同意许可协议以及是否将 Miniconda 初始化。通常选择 yes 以完成安装和初始化。安装完成后您可以使用 conda 命令来管理 Python 环境和包。如果链接无法访问或解析失败可能是因为网络问题或链接本身的问题。请检查网络连接并确保链接是最新和有效的。如果问题依旧请访问 Anaconda 的官方网站获取最新的下载链接。 4. 从 github 仓库克隆项目 克隆存储库 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3这个命令使用 git clone 从指定的 GitHub 地址克隆 ChatGLM3 项目默认情况下 Git 会克隆整个项目的所有提交历史。切换目录 cd ChatGLM3这个命令使用 cdchange directory命令切换当前工作目录到刚才克隆的 ChatGLM3 目录中。这意味着接下来执行的所有命令都是在该项目目录下执行。 # 克隆 ChatGLM3 项目 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3# 切换到克隆的项目目录中 cd ChatGLM3出现以上页面即是克隆项目成功 请注意如果 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3 这个链接不存在或者无效git clone 命令将不会成功克隆项目并且会报错。确保链接是有效的并且您有足够的权限访问该存储库。 5. 创建虚拟环境 # 创建一个名为 ChatGLM3 的新虚拟环境并指定 Python 版本为 3.10.8 conda create --name ChatGLM3 python3.10.8# 激活新创建的虚拟环境 conda activate ChatGLM36. 安装模型依赖库 切换到项目目录 # 切换到项目工作目录 cd /ChatGLM3激活 ChatGLM3 虚拟环境 conda activate ChatGLM3安装 requirements.txt 依赖 # 在 ChatGLM3 环境中安装 requirements.txt 依赖 pip install -r requirements.txt依赖安装成功如下图所示 7. 下载预训练模型 # 创建一个THUDM文件夹 mkdir -p /ChatGLM3/basic_demo/THUDM# 递归复制ChatGLM3这个整体文件夹到数据盘位置因为模型有点大系盘无法存放 cp -r /ChatGLM3 /root/sj-tmp/# 切换到 ChatGLM3 项目的 THUDM 目录 cd /root/sj-tmp/ChatGLM3/basic_demo/THUDM安装 modelscope 依赖包 pip install modelscope创建一个Python下载脚本 vim modelscope_download.py插入以下下载代码 # Python 代码下载模型 from modelscope import snapshot_download model_dir snapshot_download(ZhipuAI/chatglm3-6b, cache_dir./, revisionmaster)执行 modelscope_download.py 文件进行模型下载 python modelscope_download.py8. 运行 web_demo_gradio.py 文件 cd /root/sj-tmp/ChatGLM3/basic_demo/ python web_demo_gradio.py出现以上代码“ModuleNotFoundError: No module named peft”报错安装 peft 依赖包 # 安装 peft pip install peft出现以上报错需要修改模型路径 # 编辑 web_demo_gradio.py 文件 vim web_demo_gradio.py替换为 MODEL_PATH os.environ.get(MODEL_PATH, THUDM/ZhipuAI/chatglm3-6b)出现以上结果还需要继续修改 web_demo_gradio.py 文件的IP和端口才能进入 gradio 页面 编辑 web_demo_gradio.py 文件 vim web_demo_gradio.py替换为 demo.launch(server_name0.0.0.0, server_port8080, inbrowserTrue, shareTrue)替换说明server_name 为IP地址, server_port 为端口号根据访问需求进行替换即可 三、网页演示 出现以下Gradio 页面即是模型已搭建完成。
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