jupyterlab安装chatGlm
时间: 2025-01-18 16:31:42 浏览: 44
### 安装和配置 ChatGLM 模型
为了在 JupyterLab 中安装和配置 ChatGLM 模型,可以按照如下方法操作:
#### 准备工作
确保已经拥有一个合适的 Python 环境。通常建议使用虚拟环境来隔离不同项目的依赖关系。
```bash
python3 -m venv chatglm_env
source chatglm_env/bin/activate # Linux/MacOS 或者对于 Windows 使用 `chatglm_env\Scripts\activate.bat`
```
#### 安装必要的库
通过 pip 来安装所需的软件包,包括 transformers 和其他可能需要的支持库。
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git@main
pip install accelerate sentencepiece
```
#### 下载并准备模型权重
根据需求下载对应的 ChatGLM 模型权重文件,并将其放置于指定路径下。如果是在本地环境中,则可以直接解压到项目目录内;如果是远程服务器则需上传至相应位置[^3]。
#### 配置 JupyterLab 工作空间
启动 JupyterLab 并创建一个新的 Notebook 文件用于后续实验。
```bash
jupyter lab
```
在打开的浏览器窗口里找到新建的Notebook,在其中编写Python代码片段以加载模型实例:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path_to_your_model_directory", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path_to_your_model_directory", device_map="auto", trust_remote_code=True).eval()
```
这里需要注意的是 `"path_to_your_model_directory"` 应替换为实际存储有 ChatGLM 模型参数的具体地址。
#### 测试模型功能
最后可以通过简单的对话测试验证模型是否正常工作。
```python
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
print(response)
```
上述过程完成后应该能够在 JupyterLab 中顺利地运行起 ChatGLM 模型来进行聊天互动或其他自然语言处理任务了。
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