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ChatGLM3-6B is trained on large-scale natural language text data, enabling it to understand and generate text. It can be applied to various natural language processing tasks such as dialogue generation, text summarization, and language translation.
| Iluvatar GPU | IXUCA SDK |
|---|---|
| MR-V100 | 4.2.0 |
Pretrained model: https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b
mkdir /data/chatglm/
mv chatglm3-6b.zip/tar /data/chatglm/
In order to run the model smoothly, you need to get the sdk from resource center of Iluvatar CoreX official website.
# Install libGL
## CentOS
yum install -y mesa-libGL
## Ubuntu
apt install -y libgl1-mesa-glx
pip3 install vllm
pip3 install transformers
python3 offline_inference.py --model /data/chatglm/chatglm3-6b --trust-remote-code --temperature 0.0 --max-tokens 256
Start the server.
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /data/chatglm/chatglm3-6b --gpu-memory-utilization 0.9 --max-num-batched-tokens 8193 \
--max-num-seqs 32 --disable-log-requests --host 127.0.0.1 --port 12345 --trust-remote-code
python3 server_inference.py --host 127.0.0.1 --port 12345 --model_path /data/chatglm/chatglm3-6b
# Downloading the ShareGPT dataset.
wget https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/resolve/main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json
# Cloning the vllm project
git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git -b v0.5.4 --depth=1
Starting server.
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /data/chatglm/chatglm3-6b --gpu-memory-utilization 0.9 --max-num-batched-tokens 8193 \
--max-num-seqs 32 --disable-log-requests --host 127.0.0.1 --trust-remote-code
Starting benchmark client.
python3 benchmark_serving.py --host 127.0.0.1 --num-prompts 16 --model /data/chatglm/chatglm3-6b --dataset-name sharegpt \
--dataset-path /data/dataset/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json --sharegpt-output-len 130 --trust-remote-code
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