linux系统部署chat-glm-6b-int4
时间: 2023-10-22 19:05:35 浏览: 98
首先,你需要下载 Chat-GLM-6B-Int4 模型文件和相应的配置文件。然后,你需要在你的 Linux 系统上安装 PyTorch 和 Transformers 库。你可以使用以下命令安装这两个库:
```
pip install torch
pip install transformers
```
接下来,你需要编写一个 Python 脚本来部署 Chat-GLM-6B-Int4 模型。你可以使用以下代码作为脚本的基础:
```python
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
# 加载模型和分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('chat-glm-6b-int4/config')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('chat-glm-6b-int4/model')
# 指定设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
# 对话循环
while True:
# 获取用户输入
user_input = input("You: ")
# 把用户输入转换成模型的输入格式
input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors='pt').to(device)
# 在模型上生成回复
output = model.generate(input_ids, max_length=1000, do_sample=True, temperature=0.7)
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
# 输出回复
print("Chat-GLM-6B-Int4: " + response)
```
在这个脚本中,我们首先加载 Chat-GLM-6B-Int4 模型和相应的分词器。然后,我们检查可用的设备并将模型移动到相应的设备上。最后,我们开始一个对话循环,其中用户输入被转换为模型的输入格式,并在模型上生成回复。回复被解码并输出给用户。
注意,这个脚本只是一个基础示例,你需要根据你的具体需求进行修改。例如,你可能需要添加一个 Web 接口来允许用户通过浏览器与 Chat-GLM-6B-Int4 进行交互。