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
xier_ran11 分钟前
深度学习:Mini-Batch 梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent)
人工智能·深度学习·batch
Microvision维视智造21 分钟前
变速箱阀芯上料易错漏?通用 2D 视觉方案高效破局,成汽车制造检测优选!
人工智能
AAA小肥杨22 分钟前
探索K8s与AI的结合:PyTorch训练任务在k8s上调度实践
人工智能·pytorch·docker·ai·云原生·kubernetes
飞哥数智坊41 分钟前
TRAE Friends 落地济南!首场线下活动圆满结束
人工智能·trae·solo
m0_527653901 小时前
NVIDIA Orin NX使用Jetpack安装CUDA、cuDNN、TensorRT、VPI时的error及解决方法
linux·人工智能·jetpack·nvidia orin nx
wbzuo1 小时前
Clip:Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
论文阅读·人工智能·transformer
带土11 小时前
2. YOLOv5 搭建一个完整的目标检测系统核心步骤
人工智能·yolo·目标检测
1***Q7841 小时前
PyTorch图像分割实战,U-Net模型训练与部署
人工智能·pytorch·python
阿十六2 小时前
OUC AI Lab 第六章:基于卷积的注意力机制
人工智能
努力の小熊2 小时前
基于tensorflow框架的MSCNN-LSTM模型在CWRU轴承故障诊断的应用
人工智能·tensorflow·lstm