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快速部署ChatGLM-6B大模型实战总结
近期，IT界掀起了大模型的热潮，各种百模争霸的局面出现。 腾讯云最近推出一项限时特惠活动，仅需72元/15天就能获得计算型 GPU 云服务器，让我有机会亲自体验自建模型和微调训练的过程。我把这份自建模型的乐趣写成文字，分享给你。 下载模型文件 https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 官方网站 从ChatGLM的官方库中下载，将模型文件我放到工程的 ChatGLM-6B/THUDM 目录下面。 huggingface.co/THUDM/chatglm-6b 模型文件比较大(25G)，这里下载需要的时间很长，请耐心等待，以下是目录下载后模型目录下的文件： 测试 终端运行 Demo 进入ChatGLM -6b工程的根目录。
2K20编辑于 2023-09-06 - 来自专栏人工智能
vLLM部署Qwen3:6B模型启动失败
no-install-recommendsccachegitcurlwgetca-certificatesgcc-12g++-12libtcmalloc-minimal4libnuma-devffmpeglibsm6libxext6libgl1jqlsofsudoupdate-alternatives
49111编辑于 2026-01-13 - 来自专栏Java架构师历程
6、选择部署策略
在本章中，我们将介绍部署微服务的策略。 6.1、动机 部署单体应用程序意味着运行一个或多个相同副本的单个较大的应用程序。 更具挑战性的是尽管如此复杂，部署服务也必须快速、可靠和具有成本效益。 有几种不同的微服务部署模式。我们首先看看单主机多服务实例模式。 从多方面来讲，这是应用程序部署的传统方式。每个服务实例在一个或多个主机的标准端口上运行。主机通常被当作宠物对待。 图 6-1 展示了该模式的结构： ? 这种模式有几个变体。 图 6-2 展示了该模式的结构： ? 这是 Netflix 部署其视频流服务的主要方式。Netflix 使用 Aminator 将每个服务打包为 EC2 AMI。 图 6-3 展示了该模式的结构： ? 要使用此模式，请将您的服务打包成一个容器镜像。容器镜像是由运行服务所需的应用程序和库组成的文件系统镜像。一些容器镜像由完整的 Linux 根文件系统组成。
1.5K30发布于 2018-09-26 如何部署自己的模型：Pytorch模型部署实践
Pytorch是一个广泛使用的深度学习框架，但是在将模型部署到生产环境中时，需要注意一些细节和技巧。本文将讨论一些Pytorch模型部署的最佳实践。 选择合适的部署方式 在部署Pytorch模型之前，需要选择合适的部署方式。一种常见的方式是使用Flask或Django等Web框架将模型封装成API，以供其他应用程序调用。 另一种方式是使用TorchScript将Pytorch模型转换为可部署的格式。 监控和调试模型 在Pytorch模型部署完成后，您可以通过使用工具来监控模型的运行情况，例如Tensorboard和Prometheus等，来确保模型的稳定性和性能。 首先，需要选择合适的部署方式，包括使用Flask或Django等Web框架将模型封装成API，或使用TorchScript将Pytorch模型转换为可部署的格式。
50610编辑于 2025-12-16- 来自专栏charlieroro
istio部署模型
Istio的部署模型介绍 目录 Istio的部署模型介绍 部署模型 集群模式 单集群 多集群 网络模型 单网络 多网络 控制面模型 身份和信任模型 网格中的信任 网格之间的信任 网格模型 单网格 多网格 实际使用中，需要根据隔离性，性能，以及HA要求来选择合适的部署模型。本章将描述部署Istio时的各种选择和考量。 集群模式 该模式下，应用的负载会运行在多个集群中。 包含一个网络的单集群模型会包含一个控制面，这就是istio最简单的部署模型： ? 单集群的部署比较简单，但同时也缺少一些特性，如故障隔离和转移。如果需要高可用，则应该使用多集群模式。 网络模型 很多生产系统需要多个网络或子网来实现隔离和高可用。Istio支持将一个服务网格部署到多种类型的网络拓扑中。通过这种方式选择符合现有网络拓扑的网络模型。 网格模型 Istio支持在一个网格或联邦网格(也被称为多网格)中部署所有的应用。 单网格 单网格是部署Istio的最简单的方式。在一个网格中，服务名是唯一的。
1.3K20发布于 2020-09-08 - 来自专栏雪胖纸的玩蛇日常
部署（6.前端项目）
1.安装node、npm、cnpm apt install nodejs y apt install npm y node -v npm -v npm install cnpm -g --regist
63330发布于 2020-02-14 - 来自专栏IT杂谈学习
丹摩智算：探索CogVideoX-6B模型的部署与使用
丹摩智算（DAMODEL）作为这一领域的先行者，最近发布了其最新的视频生成模型——CogVideoX-6B。本文将带你深入了解CogVideoX-6B模型的部署与使用，让你领略丹摩智算的强大之处。 一、CogVideoX-6B：智谱清影的突破 智谱 AI 在 8 月 6 日宣布了一个令人兴奋的消息：他们将开源视频生成模型 CogVideoX，目前，其提示词上限为 226 个 token，视频长度为 6 秒，帧率为 8 帧 / 秒，视频分辨率为 720*480，而这仅仅是初代，性能更强参数量更大的模型正在路上。 CogVideoX-6B的核心优势 高效的3D变分自编码器：这项技术能够将视频数据压缩至原来的 2%，极大地降低了模型处理视频时所需的计算资源，还巧妙地保持了视频帧与帧之间的连贯性，有效避免了视频生成过程中可能出现的闪烁问题 二、CogVideoX-6B的部署实践流程 2.1 创建丹摩实例 首先进入控制台，选择 GPU 云实例，点击创建实例。
59410编辑于 2024-09-26 《告别部署难题！场景化拆解 AI 模型落地的 6 大核心考量》
从训练好的模型文件到稳定可用的业务服务，部署环节直接决定 AI 技术的落地效果 —— 既能让大模型在电商大促中支撑万级 QPS，也可能因一次冷启动延迟错失用户。 尤其在腾讯云等企业级云环境中，部署方案的优劣更会放大为成本差异与体验鸿沟。本文结合行业实践与腾讯云本地化部署经验，拆解模型部署必须攻克的六大关键因素。 腾讯云本地化部署中，7B 模型经 TensorRT 优化后，吞吐量提升 3 倍。 2. 结语：部署的本质是 “价值工程” AI 模型部署的核心不是堆砌技术，而是在性能、成本、合规、体验间找到最优解。 未来，随着边缘计算与大模型的深度融合，部署将向 “云边协同”“极致轻量化” 方向演进。但无论技术如何迭代，锚定业务需求、平衡核心要素，始终是部署成功的关键。
61310编辑于 2025-09-24- 来自专栏C++开发学习交流
【AI模型】AI模型部署概述
AI模型部署方法 在AI深度学习模型的训练中，一般会用Python语言实现，原因是其灵活、可读性强。但在AI模型实际部署中，主要会用到C++，原因在于其语言自身的高效性。 AI模型部署框架 模型部署常见的推理框架有：ONNX、NCNN、OpenVINO、 TensorRT、Mediapipe。 AI模型部署平台 AI 模型部署是将训练好的 AI 模型应用到实际场景中的过程。 以下是一些常见的 AI 模型部署平台： 云端部署 云端部署是最流行的 AI 模型部署方式之一，通常使用云计算平台来托管模型和处理请求。 容器化部署 容器化部署是将 AI 模型封装到一个轻量级的容器中，然后在不同的环境中进行部署和运行。容器化部署可以提高可移植性和灵活性，并简化部署过程。
2.1K10编辑于 2024-07-24 - 来自专栏算法之名
模型部署篇(二)
接模型部署篇 硬件搭建 硬件搭建其实挺简单的，把风扇固定好，把键盘、鼠标、USB卡都插在USB接口上，把显示器的HDMI线接在HDMI接口上，把摄像头的线接在摄像头插口上，接好网线就可以了，最后接上电源开机启动
88140编辑于 2023-03-01 - 来自专栏IT杂谈学习
丹摩智算：ChatGLM-6B模型的部署与使用指南
本文将介绍如何在丹摩智算平台上部署ChatGLM-6B模型，并通过Web API的形式使用本地代码调用服务端的模型进行对话。 一、ChatGLM-6B模型简介 ChatGLM-6B是一个基于General Language Model (GLM)架构的对话生成模型，具有62亿参数。 轻量级的参数量：相较于其他大型模型，ChatGLM-6B具有更少的参数量，便于部署和应用。 开源特性：模型的开源特性使得开发者可以自由地使用和修改，以适应特定的应用需求。 二、DAMODEL平台部署ChatGLM-6B 2.1 实例创建 部署ChatGLM-6B的第一步是在丹摩智算平台上创建GPU云实例。进入DAMODEL控制台，选择资源-GPU云实例，点击创建实例。 Status code:", response.status_code) print(response.text) 四、总结 丹摩智算平台的易用性和强大功能，使得部署和使用先进的AI模型变得简单快捷
85910编辑于 2024-09-25 如何部署 PyTorch 模型
使用 PyTorch 训练好了模型，如何部署到生产环境提供服务呢？ serve 官方给出的描述是： A flexible and easy to use tool for serving PyTorch models 从描述中就可知道 TorchServe 是用来部署 PyTorch 模型的，而它的特点是「可扩展性」和「易用性」。 由于 TorchServe 将系统工程和模型分开了，所以模型接入到 TorchServe 需要一套统一的标准，而 TorchServe 将这套「标准」制定得很简单。 pytorch/serve/blob/master/README.md#install-torchserve-and-torch-model-archiver 下面简单描述一下用 TorchServe 部署模型的几个步骤
62510编辑于 2025-12-16- 来自专栏数据分析与挖掘
pycaret之模型部署
1、预测模型 一旦使用deploy_model将模型成功部署到云中，或者使用save_model在本地成功部署了模型，就可以使用predict_model函数将其用于看不见的数据进行预测。 但是，一旦使用predict_model在保留集上生成了预测，并且选择了部署特定模型，就希望在包括保留在内的整个数据集上对模型进行最后一次训练。 使用finalize_model确定模型后，即可进行部署。 可以使用save_model功能在本地使用经过训练的模型，该功能将转换管道和经过训练的模型保存为最终用户应用程序可以作为二进制pickle文件使用。 或者，可以使用PyCaret将模型部署在云上。 在云上部署模型就像编写deploy_model一样简单。 对于AWS用户 在将模型部署到AWS S3（“ aws”）之前，必须使用命令行界面配置环境变量。
99720发布于 2020-10-27 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
YOLOv5x6模型来了! 同样支持CPU上ONNX部署与推理
01 YOLOv5x6模型来了 自从Pytorch版本YOLOv5发布之后，经历过了四个版本的升级，YOLOv5的功能与模型精度不断提升。 但是我找遍了model文件夹中的模型描述文件，没发现跟模型对应的描述文件，所以我就不知道是否可以支持训练。这里我就重点说一下如何使用已经发布的YOLOv5支持四层输出的模型： ? ? 别担心之前的第四版本模型都可以用，模型命名带数字6的都是支持四个输出层的，以YOLOv5s6为例，转ONNX格式查看截图如下： ? 测试没有问题，就可以转换模型yolov5s6为ONNX格式，命令行如下： ? 这样就获取到了ONNX格式文件，注意它的对应输出格式为： 1x3x1280x1280 RGB, 像素值在0到1之间 导入模型 model_onnx = "D:/python/yolov5/yolov5s6
2.9K20发布于 2021-07-01 - 来自专栏追不上乌龟的兔子
本地部署ChatGLM-6B
今天在自己的 PC 上部署和体验了ChatGLM-6B的推理服务，简单记录一下流程。 ChatGLM-6B 简介 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。 硬件环境 我的 PC 使用的是 RTX 2060 Super 显卡，具有 8GB 显存，可以满足 ChatGLM-6B 的部署要求。 模型 直接通过 git clone 将 ChatGLM-6B 仓库克隆到本地。
4.6K30编辑于 2023-05-01 - 来自专栏TomatoCool
TP6多应用部署
tp6默认是不会开启多应用的，此时我们需要在项目目录下输入以下代码开启多应用模式。
43020编辑于 2023-07-30 - 来自专栏GreenLeaves
.Net 6 linux部署成服务
1、首先确保Linux环境可以正常运行.Net 6网站 2、编辑服务运行文件 vim /usr/lib/systemd/system/测试.service 测试.service内容如下: [Unit] # 描述服务的类别 After=network.target [Service] WorkingDirectory=/网站部署路径 一次性进程 Type=forking # 启动当前服务的命令 ExecStart=/home/dotnet/dotnet/sdk/dotnet /网站部署路径
65140编辑于 2023-11-16 - 来自专栏YO大数据
【AI大模型】基于ChatGLM-6b从零开始本地部署语言模型，步骤详细无坑版
目录导航 1.什么是ChatGLM-6B 2.开源仓库 2.1硬件要求 3.模型运行环境搭建 4. 模型下载 5.模型调用 5.1 代码调用 5.2 web页面调用 6.报错解决相关文章参考 1.什么是ChatGLM-6B ChatGLM-6B 是的一种自然语言处理模型，属于大型生成语言模型系列的一部分 6B"在这里指的是模型大约拥有60亿个参数，这些参数帮助模型理解和生成语言。ChatGLM-6B 特别设计用于对话任务，能够理解和生成自然、流畅的对话文本。 2.开源仓库 ChatGLM的github地址如下 https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 有非常详细的文档介绍 2.1硬件要求 3.模型运行环境搭建 python环境 ，上代码中的 THUDM/chatglm-6b 替换为你本地的 chatglm-6b 文件夹的路径，即可从本地加载模型。
1.8K00编辑于 2024-05-25 - 来自专栏计算机视觉战队
模型部署：pytorch转onnx部署实践（下）
在深度学习模型部署时，从pytorch转换onnx的过程中，踩了一些坑。本文总结了这些踩坑记录，希望可以帮助其他人。 在上一次分享的时候，我们已经撰写了pth转onnx的过程及一些部署过程，今天我们继续分享整个部署过程遇到的坑及解决办法！ （点击上方图片就可以进入《模型部署：pytorch转onnx踩坑实录（上）》） onnxruntime支持3维池化和3维卷积 在上次讲到opencv不支持3维池化，那么onnxruntime是否支持呢？ 如果深度学习模型有3维池化或3维卷积层，那么在转换到onnx文件后，使用onnxruntime部署深度学习是一个不错的选择。 此外，DBNet的官方代码里提供了转换到onnx模型文件，于是我依然编写了一套使用opencv部署DBNet文字检测的程序，依然是包含C++和Python两个版本的代码。
2.6K20编辑于 2022-01-28 - 来自专栏信数据得永生
django 1.8 官方文档翻译： 6-6-1 部署 Django
部署 Django 虽然Django 满满的便捷性让Web 开发人员活得轻松一些，但是如果不能轻松地部署你的网站，这些工具还是没有什么用处。Django 起初，易于部署就是一个主要的目标。 有许多优秀的方法可以轻松地来部署Django： 如何使用WSGI 部署 部署的检查清单 FastCGI 的支持已经废弃并将在Django 1.9 中删除。 如何使用FastCGI、SCGI 和AJP 部署Django 如果你是部署Django 和/或 Python 的新手，我们建议你先试试 mod_wsgi。 在大部分情况下，这将是最简单、最迅速和最稳当的部署选择。 另见 Django Book（第二版）的第12 章 更详细地讨论了部署，尤其是可扩展性。
39520编辑于 2022-11-27
腾讯云开发者
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