同样ChatGLM-6B模型为我们提供了api.py文件,它实现了一个基于FastAPI框架API服务,其接收一个HTTP POST请求,该请求体包含文本生成所需的参数,如prompt(提示文本)、history(对话历史)、max_length(生成文本的最大长度)、top_p(采样时的累积概率阈值)和temperature(采样时的温度参数,影响生成文本的随机性)。在接收到请...
格瑞图:GPTs-0027-OpenLLM-04-支持模型-智谱 格瑞图:GPTs-0028-基于 P-Tuning v2 微调 ChatGLM2-6B 1、调用微调的 ChatGLM2-6B - 微调输出目录 (1)查看输出目录 (base) ailearn@gpts:~$ cd /data/sda/deploy/chatglm2/ChatGLM2-6B/ptuning (base) ailearn@gpts:/data/sda/deploy/chatglm2/Chat...
ChatGLM-6B模型部署与微调教程,大模型训练流程及原理+微调容易踩的坑全详解!从模型架构到实际应用,(Function Call、Code Interpr, 视频播放量 826、弹幕量 92、点赞数 18、投硬币枚数 13、收藏人数 54、转发人数 4, 视频作者 大模型入门教程, 作者简介 带你玩转大模型,
ChatGLM-6B Demo 具体步骤: 1.项目介绍: 2.模型安装 (安装后重启内核) 3.模型调用 4.模型效果测试 简介: 飞桨AI Studio 飞桨AI Studio是面向AI学习者的人工智能学习与实训社区,社区集成了丰富的免费AI课程,深度学习样例项目,各领域经典数据集,云端超强GPU算力及存储资源。AI Studio平台上有免费的GPU算力,不过只...
1.读取模型 (上一步安装后,注意重启内核) 目前还不知道如何调连续对话,暂时先发上来供参考 In [1] import warnings warnings.filterwarnings("ignore") import paddle from paddlenlp.transformers import ( ChatGLMConfig, ChatGLMForConditionalGeneration, ChatGLMTokenizer, ) #读取原始的chatglm-6b模型 model_nam...
上篇我们已经具备了 ChatGLM-6B 初步的运行环境,这为实现完全属于自己的模型奠定了基础(快速部署ChatGLM-6B大模型实战总结),接下来将针对模型进行微调,以便让它真正成为一个定制化智能助手。在这个过程中,我将直接使用官方的P-Tuning v2工具对ChatGLM-6B模型进行参数微调。
目前的大模型都会对接到transformers库中,通过transformers库简化调用开发。AI模型的对接,遵循HuggingFace平台的要求。整个ChatGLM系列的推理、训练、微调都可以直接调用transformers库的API。常用的是如下三句: fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", ...
有两种方式用来运行微调后的模型: 基于Huggingface的开发规范,将原模型超参数文件与微调后的超参数文件一起加载,并调用。 调整web_demo.sh文件中的路径配置,运行即可。 参考 ChatGLM2-6B微调视频讲解 基于第二代 ChatGLM2-6B P-Tuning v2 微调训练医疗问答任务 ...
我们需要从https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b下载chatglm2的模型。国内可能速度会比较慢，总共...
ChatGLM-6B在DataLearner官方的模型卡信息:ChatGLM-6B(ChatGLM-6B)详情 | 数据学习 (DataLearner) 根据GitHub开源项目公开的信息,ChatGLM-6B完整版本需要13GB显存做推理,但是INT4量化版本只需要6GB显存即可运行,因此对于个人本地部署来说十分友好。遗憾的是,官方的文档中缺少了一些内容导致大家本地部署会有很多问题,...