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@ -4,6 +4,8 @@
运行这里的代码需要安装 Python 环境，可以选择安装 Anaconda：https://www.anaconda.com 。如果是本地 GPU 运行模型，还需要 Nvidia 显卡，至少 6G 显存。说明：这里只测试了几个模型，还有更多开源大模型，感兴趣的可以自行测试。通常，8G 显存的显卡可以量化地加载 7B 左右的模型（70亿参数）；16G 显存的显卡可以完整加载 7B 左右的模型（70亿参数）以及量化地加载 14B 左右的模型（14亿参数）；更大参数空间的模型的运行需要更大显存的显卡。开源大模型的排行榜有：https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard 、https://cevalbenchmark.com/static/leaderboard.html 、https://opencompass.org.cn/leaderboard-llm 。 运行这里的代码需要安装 Python 环境，可以选择安装 Anaconda：https://www.anaconda.com 。如果是本地 GPU 运行模型，还需要 Nvidia 显卡，至少 6G 显存。说明：这里只测试了几个模型，还有更多开源大模型，感兴趣的可以自行测试。通常，8G 显存的显卡可以量化地加载 7B 左右的模型（70亿参数）；16G 显存的显卡可以完整加载 7B 左右的模型（70亿参数）以及量化地加载 14B 左右的模型（14亿参数）；更大参数空间的模型的运行需要更大显存的显卡。开源大模型的排行榜有：https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard 、https://cevalbenchmark.com/static/leaderboard.html 、https://opencompass.org.cn/leaderboard-llm 。
### 一、基础环境
Web 框架是使用 Streamlit：https://streamlit.io 、https://github.com/streamlit/streamlit 。 Web 框架是使用 Streamlit：https://streamlit.io 、https://github.com/streamlit/streamlit 。
Streamlit 的安装： Streamlit 的安装：
@ -46,7 +48,7 @@ sudo ubuntu-drivers autoinstall
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
``` ```
### 一、本地运行开源模型 ### 二、本地运行开源模型
#### 1. 开源模型 ChatGLM #### 1. 开源模型 ChatGLM
@ -114,7 +116,7 @@ internlm2-chat-7b 模型文件下载：https://huggingface.co/internlm/internlm2
python -m streamlit run ./InternLM.py --theme.base dark --server.port 8501 python -m streamlit run ./InternLM.py --theme.base dark --server.port 8501
``` ```
### 二、使用第三方模型 API ### 三、使用第三方模型 API
#### 1. 智谱 - ChatGLM_Turbo #### 1. 智谱 - ChatGLM_Turbo