ChatGLM3-6B大语言模型离线执行

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
  • 模型的配置文件

    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。

异常处理
复制代码
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

相关推荐
Jay Kay2 小时前
GVPO:Group Variance Policy Optimization
人工智能·算法·机器学习
风指引着方向2 小时前
归约操作优化:ops-math 的 Sum/Mean/Max 实现
人工智能·wpf
机器之心2 小时前
英伟达世界模型再进化,一个模型驱动所有机器人!机器人的GPT时刻真正到来
人工智能·openai
纯爱掌门人3 小时前
终焉轮回里,藏着 AI 与人类的答案
前端·人工智能·aigc
人工智能AI技术3 小时前
Transformer:大模型的“万能骨架”
人工智能
uesowys3 小时前
Apache Spark算法开发指导-Factorization machines classifier
人工智能·算法
人工智能AI技术4 小时前
预训练+微调:大模型的“九年义务教育+专项补课”
人工智能
aircrushin4 小时前
中国多模态大模型历史性突破:智源Emu3自回归统一范式技术深度解读
人工智能
Lsx_4 小时前
前端视角下认识 AI Agent 和 LangChain
前端·人工智能·agent
aiguangyuan4 小时前
使用LSTM进行情感分类:原理与实现剖析
人工智能·python·nlp