ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型:ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度...
bash examples/chatglm3/tune_chatglm3_6B_8K.sh #(需参考以下配置修改脚本参数，还需改小迭代次数、设置保存间隔等)DATA_PATH="./finetune_dataset/chatglm3-6b-hf/alpaca"TOKENIZER_PATH="/data0/docker_files/modellink_test_lfx_07/weights/chatglm3-6b/"CKPT_LOAD_DIR="/data0/docker_files/modellink...
模型架构:ChatGLM3 基于Transformer架构,并进行了进一步的优化和改进,以提高模型的性能和效率。 硬件环境最低要求: 为了能够流畅运行 Int4 版本的 ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最低的配置要求: 内存:>= 8GB 显存: >= 5GB(1060 6GB,2060 6GB)为了能够流畅运行 FP16 版本的,ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最...
chatglm3-6b-32k智谱AI与清华KEG实验室发布的中英双语对话模型,在ChatGLM3-6B的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力,能够更好的处理最多32K长度的上下文。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台集成快速检索、...
from modelscope import snapshot_downloadmodel_dir = snapshot_download('ZhipuAI/chatglm3-6b', cache_dir='E:\chatglm3_model') 参数cache_dir是模型下载的位置,可以依需求自行修改。当然需要先用pip安装modelscope这个库。 如果不事先下载好模型,后续运行代码时会自动从Hugging Face下载模型(可能要翻墙),且...
对ChatGLM3 进行加速的开源项目: chatglm.cpp: 类似 llama.cpp 的量化加速推理方案,实现笔记本上实时对话 ChatGLM3-TPU: 采用TPU加速推理方案,在算能端侧芯片BM1684X(16T@FP16,内存16G)上实时运行约7.5 token/s 1.2评测结果 1.2.1 典型任务 我们选取了 8 个中英文典型数据集,在 ChatGLM3-6B (base) 版本...
本案例以 “ChatGLM3-6B” 模型为例,指导如何在平台开发环境中部署模型。 ChatGLM3-6B:是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代对话流畅、部署门槛低等优秀特性的基础上,ChatGLM3 具备更强大的基础模型、更完整的功能支持、更全面的开源序列,详情可参考ChatGLM3-6B 官方。
本文将以ChatGLM3-6B模型为例,探讨如何在NVIDIA 4090显卡上,利用fastllm框架进行执行速度优化。 ChatGLM3-6B模型简介 ChatGLM3-6B是一个基于Transformer架构的大型语言模型,具有强大的自然语言处理能力。该模型在多个自然语言处理任务上表现出色,如文本生成、对话系统、问答系统等。然而,由于其庞大的模型规模和复杂的...
1.ChatGLM3简介 ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型:ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样...
chatglm3-6b支持cpu推理,但是在本人32g内存上的电脑实测,emmm,还是准备一台gpu服务器吧。 3.环境安装: 首先需要下载本仓库: git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3 然后使用 pip 安装依赖: pip install -r requirements.txt 模型下载: Hugging Face 速度慢的建议从https://modelscope.cn/models/Zhipu...