ChatGLM pip 安装依赖加速

最新推荐文章于 2025-05-14 15:07:12 发布
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pip install -r requirements.txt -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

【ChatGLM】基于 ChatGLM-6B + langchain 实现本地化知识库检索与智能答案生成: 中文 LangChain 项目的实现开源工作
AI天才研究院
05-21 6万+
陈光剑简介：著有《ClickHouse入门、实战与进阶》（即将上架）《Kotlin 极简教程》《Spring Boot开发实战》《Kotlin从入门到进阶实战》等技术书籍。资深程序员、大数据与后端技术专家、架构师，拥有超过10年的技术研发和管理经验。现就职于字节跳动，曾就职于阿里巴巴，主要从事企业智能数字化经营管理、电商智能数字化运营等系统架构设计和研发工作。在大数据和企业级系统架构领域有非常深厚的积累，擅长大数据系统架构和分布式系统架构设计开发。
VMWars中Debian11安装chatglm.cpp,chatglm6b-32k，QAnything全过程
gaoyi1234560的专栏
02-04 618
准备工作： 安装Debian11的ios镜像 网络设置 在安装debian11的时候选择国内的清华的源 设置http_proxy，可以加快速度 下载chatglm6b-32k的大模型 下载地址：https://www.wisemodel.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b-32k git clonehttps://www.wisemodel.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b-32k.git （可能会有问题，做的不完善，不行的话，就自己手动的下载就好了） 下
解决pip install icetk运行ChatGLM-6B的问题
机缘巧合人工智障
07-05 3481
如果这么顺利的话，就不会有这篇水文了。是CPU不是GPU的，还要折腾一番，于是索性手动安装。可以看出分析那里看到的信息，安装的是最新版本的。的代码，运行6b模型的时候，出现了。可以看到截图，一马平川了。的ImportError问题。遇到的信息，本来我的环境就有。了，一个个尝试安装，直到安装。，经分析我的环境中没有。于是单独执行一行代码。
chatglm.cpp使用手记
qq_46229380的博客
10-11 890
【代码】chatglm.cpp使用手记。
ChatGLM 本地部署搭建及测试运行
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码园平常事
04-02 9万+
​ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于General Language Model (GLM)架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。
ChatGLM2-6B安装部署（详尽版）
lovelylord的专栏
08-17 3281
ChatGLM安装详尽版，适合新手，傻瓜式操作
Windows10下史上最新版本最详细ChatGLM36B环境搭建详细步骤
11-11
你可以通过pip或conda命令行进行安装。例如，如果你选择了CUDA 12.1，那么对应的PyTorch安装命令可能是： ```bash pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cu121/torch_stable.html ``...
centos7安装ChatGLM（从0-1）
lixuedongmagic的博客
05-28 993
怎么安装centos7系统这里就不多说了，估计大家也都会1.更新系统2.安装依赖项3.安装Miniconda（网上有说不用装，又说用装的，我这里装了）4.给予权限5.启动6.阅读并接受许可协议：安装过程中，脚本会展示许可协议，按Enter键浏览，输入yes同意协议后继续安装。7.验证是否安装成功如果显示出conda的版本号，Miniconda已经成功安装在你的CentOS系统上了！8.安装python3.8（我之前安装的是3.1，版本太低跟==4.27.1不兼容9.更新conda。
windows11 本地化部署ChatGLM2-6B 安装笔记
weixin_42118737的博客
04-29 1472
详细记录了windows11 安装本地化部署ChatGLM2-6B的全过程
chatglm-6b安装
02-02
2. 安装依赖库： ```bash pip install transformers>=4.27.0 torch sentencepiece ``` 3. 下载模型权重： 通过Hugging Face下载官方提供的模型文件： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, ...
ChatGLM 本地部署的详细教程
百态老人的博客
04-04 1万+
4. 下载预训练模型：ChatGLM使用预训练的GPT模型来生成回复。您可以从OpenAI（https://beta.openai.com/docs/models/gpt-3）下载预训练的GPT-3模型。如果您需要更详细的指导，请参考ChatGLM的文档（https://chatglm.readthedocs.io/en/latest/）或联系开发人员。2. 下载代码：从ChatGLM的GitHub仓库（https://github.com/cooelf/ChatGLM）下载代码。
零基础部署chatglm
CHNIM的博客
03-25 1万+
chatglm, 类chatgpt, 聊天机器人，文心一言
基于ChatGLM.cpp实现低成本对ChatGLM3-6B的量化加速
最美dee时光的博客
02-04 4039
基于ggml的纯C++实现，工作方式与llama.cpp相同。通过 int4/int8 量化、优化的 KV 缓存和并行计算加速内存高效的 CPU 推理。具有打字机效果的流式生成。Python 绑定、Web demo、API server和更多可能性。硬件：x86/arm CPU、NVIDIA GPU、Apple Silicon GPU平台：Linux、MacOS、Windows。
wsl下Linux使用chatglm.cpp记录
龙井茶的Sky
04-10 883
Linux之前用的少，多数还是在Windows下操作，导致对Linux很陌生，而且思维定势的，一有什么操作，还是习惯性在Windows下操作。在chatglm.cpp操作上也是如此，但是代码可不管你这些，该报错就报错。so可能还是尝试下Linux。而wsl下Linux就是一个比较方便使用Linux环境的方法，wsl很轻量化，避免了你还得再安装虚拟机软件，而且VMWare可能还和docker存在冲突。
ChatGLM的搭建过程
Luke Ewin的博客
05-03 1759
本篇文章将会从零开始教你搭建一个属于自己的ChatGLM。
Python爬虫实战：研究进制流数据，实现逆向解密
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许多网站和应用通过二进制流数据传输敏感信息，如视频、金融交易数据等。逆向工程进制流数据不仅有助于合法的数据获取与分析，还能帮助企业发现自身安全漏洞，提升数据保护能力。本研究主要针对特定类型的视频加密系统，对于采用更复杂加密机制（如硬件加密、动态密钥交换）的系统，可能需要进一步优化方法。以二进制形式传输的数据序列，通常包含文件、图像、音频或加密信息。如 ECB、CBC、CFB 等，定义加密算法如何处理数据块。拦截并修改通信双方数据的攻击方式，本研究用于合法数据捕获。
TGV之LTX：LTX-Video的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
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​ TGV之LTX：LTX-Video的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 目录 LTX-Video的简介 LTX-Video的安装和使用方法 LTX-Video的案例应用 LTX-Video的简介 LTX-Video是第一个基于DiT的实时高质量视频生成模型。它能够以1216×704分辨率生成30 FPS的视频，速度快于观看视频本身。该模型在一个大型多样化视频数据集上进行训练，能够生成具有逼真和多样化内容的高分辨率视频。它支持文本到视频、图像到视频、关键帧动画、视
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MaxText 是一种高性能、高度可扩展的开源软件，以纯 Python/Jax LLM 编写，以 Google Cloud TPU 和 GPU 为目标，用于训练和推理。借助 Jax 和 XLA 编译器的强大功能，MaxText 实现了高 MFU 并从单个主机扩展到超大型集群，同时保持简单和“无优化”
【AI】“CUDA” 到底是什么？（AI 计算民主化，第二部分）
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似乎每个人都在去年开始谈论CUDA ：它是深度学习的支柱，是新型硬件难以竞争的原因，也是NVIDIA 护城河和飙升市值的核心。DeepSeek的出现，让我们获得了一个惊人的发现：它的突破是通过“绕过” CUDA，直接进入 PTX 层实现的……但这究竟意味着什么？似乎每个人都想打破这种锁定，但在制定计划之前，我们必须了解我们面临的是什么。本文是 Modular “ AI 计算民主化”系列文章的第二部分。更多信息，请参阅：第一部分：DeepSeek 对 AI 的影响第二部分：“CUDA”到底是什么？
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