核心内容摘要
基于Springboot的教师排课系统的设计与实现
ChatGLM
B-128K在Ollama中高效部署支持128K上下文的本地大模型教程
为什么选择ChatGLM
B-128KChatGLM
B-128K是ChatGLM系列的最新成员专门针对长文本处理场景进行了优化。
相比标准版的ChatGLM
B这个版本最显著的特点是能够处理长达128K token的上下文内容。
这个能力意味着可以处理超长文档如完整的技术手册、书籍章节保持更长的对话历史记忆分析复杂的代码库或论文处理多轮复杂任务时不会丢失上下文如果你经常需要处理超过8K长度的文本内容这个版本会是更好的选择。
而对于大多数日常对话场景8K以内标准版ChatGLM
B已经足够优秀。
部署前的准备工作
1 系统要求在开始部署前请确保你的系统满足以下要求操作系统Linux推荐Ubuntu
2
04或macOS内存至少16GB RAM处理长文本时建议32GB存储空间20GB可用空间网络稳定的互联网连接以下载模型
2 安装OllamaOllama是一个简化大模型本地部署的工具。
安装非常简单curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh安装完成后启动Ollama服务ollama serve
部署ChatGLM
B-128K
1 获取模型在Ollama中部署ChatGLM
B-128K只需要一条命令ollama pull entropyyue/chatglm3这个命令会自动下载预配置好的ChatGLM
B-128K模型。
下载时间取决于你的网络速度模型大小约为12GB。
2 运行模型下载完成后可以通过以下命令启动模型ollama run entropyyue/chatglm3启动后你会看到交互式提示符表示模型已经准备好接收输入。
使用ChatGLM
B-128K
1 基本对话像普通聊天一样输入你的问题或指令你好请介绍一下ChatGLM
B-128K的特点模型会立即生成回答。
你可以继续对话模型会记住之前的上下文。
2 处理长文本要充分利用128K上下文的能力你可以直接粘贴长文本如技术文档、论文上传文本文件进行处理进行多轮复杂对话例如分析一篇长论文请
总结以下论文的核心观点[粘贴论文正文]
3 高级功能ChatGLM
B-128K还支持一些高级功能工具调用通过特定指令让模型调用外部工具代码执行模型可以编写并执行简单代码代理任务处理需要多步骤完成的任务
性能优化建议为了获得最佳体验可以考虑以下优化硬件加速如果有NVIDIA GPU安装CUDA驱动可以显著提升速度批处理同时处理多个请求时适当调整批处理大小上下文管理长时间对话后可以手动清除不再需要的上下文
6.
常见问题解决
1 模型响应慢如果发现模型响应速度不理想可以尝试检查系统资源使用情况减少同时处理的请求数量关闭其他占用资源的程序
2 内存不足处理超长文本时可能出现内存不足解决方法增加系统内存分段处理长文本使用--max-length参数限制生成长度
3 其他问题如果遇到其他技术问题可以参考官方文档或通过以下方式获取支持官方GitHub仓库CSDN博客ChatGLM技术专栏
7.
总结通过本教程你已经学会了如何在Ollama中部署和使用ChatGLM
B-128K模型。
这个强大的工具特别适合需要处理长文本的场景无论是技术文档分析、复杂对话还是代码理解都能提供出色的表现。
记住对于大多数日常使用场景标准版ChatGLM
B可能已经足够。
但当你的任务涉及超长上下文时ChatGLM