【AI落地应用实战】DAMODEL深度学习平台部署+本地调用ChatGLM-6B解决方案

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admin 2周前 (08-27) 阅读数 36 #Python

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AI落地应用实战：DAMODEL深度学习平台部署与本地调用ChatGLM-6B解决方案

随着人工智能技术的逐步成长，深度学习在各个领域的应用越来越广泛。DAMODEL深度学习平台作为一款优秀的开源平台，为广大开发者提供了便捷的部署和使用体验。本篇文章将详细介绍怎样在DAMODEL平台上部署深度学习模型，并实现本地调用ChatGLM-6B解决方案。

一、DAMODEL深度学习平台部署

1. 安装DAMODEL平台

首先，我们需要在服务器上安装DAMODEL平台。具体步骤如下：

# 克隆DAMODEL仓库

git clone https://github.com/DAMODEL/DAMODEL.git

# 进入仓库目录

cd DAMODEL

# 安装依赖性

pip install -r requirements.txt

# 运行DAMODEL平台

Python manage.py runserver

2. 配置模型

在DAMODEL平台上，我们需要配置要使用的深度学习模型。以ChatGLM-6B为例，配置步骤如下：

# 在models目录下创建一个名为chatglm-6b的文件夹

mkdir models/chatglm-6b

# 将ChatGLM-6B的预训练模型放置在chatglm-6b文件夹中

# 修改配置文件，添加模型信息

{

"name": "chatglm-6b",

"path": "models/chatglm-6b",

"type": "language_model"

}

二、本地调用ChatGLM-6B解决方案

在DAMODEL平台上部署好模型后，我们可以通过本地代码调用ChatGLM-6B模型。以下是一个单纯的示例：


        # 导入所需的库
        import requests
        import json
        # 设置DAMODEL平台的API地址
        url = "http://localhost:8000/api/predict"
        # 请求参数
        data = {
            "model_name": "chatglm-6b",
            "input": "你好，请问有什么可以帮助您的？"
        }
        # 发送请求
        response = requests.post(url, data=json.dumps(data))
        # 输出因此
        print(response.json())