linux系统下如何查询glm版本

在linux系统中，可以通过以下命令查询glm的版本：

dpkg -s libglm-dev | grep Version

或者

apt show libglm-dev | grep Version

如果以上命令不适用于你的系统，你可以尝试查找glm库的头文件，通常在/usr/include/glm/目录下，通过查看头文件中的版本信息来确定glm的版本。

相关问题

linux系统chat-glm-6b-int4部署

要在Linux系统上部署Chat-GLM-6B-Int4，需要按照以下步骤进行操作：

1. 安装TensorFlow Serving：可以通过Docker安装TensorFlow Serving，也可以从源代码安装。

2. 获取并转换模型：从Hugging Face下载Chat-GLM-6B-Int4模型，然后使用TensorFlow模型转换器将其转换为TensorFlow格式。

3. 部署模型：将转换后的模型放在TensorFlow Serving的模型目录中，并启动TensorFlow Serving。

4. 测试模型：使用gRPC或REST API测试模型是否正常工作。

以下是详细的步骤：

1. 安装TensorFlow Serving

可以通过Docker安装TensorFlow Serving，以下是安装命令：

docker pull tensorflow/serving

也可以从源代码安装，可以参考官方文档：https://www.tensorflow.org/tfx/serving/setup

2. 获取并转换模型

从Hugging Face下载Chat-GLM-6B-Int4模型，可以使用以下命令：

wget https://huggingface.co/microsoft/DialoGPT-medium/resolve/main/checkpoint-4

然后使用TensorFlow模型转换器将其转换为TensorFlow格式，使用以下命令：

pip install tensorflow==2.5.0
pip install tensorflow-text==2.5.0
git clone https://github.com/huggingface/transformers.git
cd transformers
python ./examples/research_projects/tf-gpt2-convert-tf2.py \
    --tf_checkpoint ./checkpoint-4 \
    --config_file ./microsoft/DialoGPT-medium/config.json \
    --py_output_path ./models/dialogpt_medium.py \
    --tf_output_path ./models/dialogpt_medium \
    --batch_size 1 \
    --use_tpu False

3. 部署模型

将转换后的模型放在TensorFlow Serving的模型目录中，可以使用以下命令：

mkdir -p /models/dialogpt_medium
cp ./models/dialogpt_medium.* /models/dialogpt_medium/

然后启动TensorFlow Serving，以下是启动命令：

docker run -p 8501:8501 \
    --mount type=bind,source=/models/dialogpt_medium,target=/models/dialogpt_medium \
    -e MODEL_NAME=dialogpt_medium \
    -t tensorflow/serving

4. 测试模型

使用gRPC或REST API测试模型是否正常工作，以下是REST API测试命令：

curl -d '{"instances": [{"input_text": "Hello, how are you?"}]}' \
    -X POST http://localhost:8501/v1/models/dialogpt_medium:predict

如果一切正常，应该可以看到模型返回的响应。

linux系统部署chat-glm-6b-int4

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：

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。