ChatGLM-6B可以在对话模式下运行,也可以进行微调(fine-tuning)。根据您的需求选择相应的模式。在对话模式下,您可以直接与模型进行交互;在微调模式下,您可以使用特定领域的语料库对模型进行训练和优化。在对话模式下运行模型:python main.py run -m dialog在微调模式下运行模型(需要提供训练数据和标签):python main.p...
ChatGLM-6B是一个由清华大学和智谱AI联合研发的开源对话语言模型,它基于General Language Model(GLM)架构,具有62亿参数,并支持中英双语问答。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署。在INT4量化级别下,最低只需6GB显存即可运行。 运行环境: ⭐️环境安装: 使用pip 安装依赖:`pip install -r r...
经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。为了方便下游开发者针对自己的应用场景定制模型，同时实现了基于 P-Tuning v2 的高效参数微调方法 (使用指南) ，INT4 量化级别下最低只需 7GB 显存即可启动微调。
结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏...
在本教程中,您将学习如何在阿里云交互式建模(PAI-DSW)中,基于ChatGLM-6B语言模型进行模型微调训练和推理。 ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于General Language Model(GLM)架构,具有62亿参数。另外,通过模型量化技术,您可以在消费级的显卡上进行本地部署,且在INT4量化级别下最低只需6 GB显...
6B（62 亿）的参数大小，也使得研究者和个人开发者自己微调和部署 ChatGLM-6B 成为可能。较低的部署门槛：FP16 半精度下，ChatGLM-6B 需要至少 13 GB 的显存进行推理，结合模型量化技术，这一需求可以进一步降低到 10GB（INT8）和 6GB（INT4），使得 ChatGLM-6B 可以部署在消费级显卡上。更长的序列长度：...
结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGLM 相同的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类...
ChatGLM2-6B(示例1)之本地安装教程,GPT的头号对手ChatGLM可以断网运行#ChatGLM #chatglm2 #AI 查看AI文稿 412暴躁哐哐 01:01 重磅!第二代ChatGLM发布!清华大学发布ChatGLM2-6B开源代码,性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%。#ai #chatgpt4 #aigc一步之遥 ...
使用LoRA对ChatGLM进行微调。整体的结构非常简单，构造好相应格式的数据后就可以开始训练。ChatGLM-6B下载...
通过这些优化措施，ChatGLM-6B模型可以在消费级的显卡上进行本地部署，并且可以实现实时的对话交互。根据清华大学KEG实验室与智谱AI公司提供的数据，ChatGLM-6B模型在INT4量化级别下最低只需6GB显存就可以运行，并且在RTX 3090显卡上的推理速度可以达到每秒10个句子（每个句子包含20个词）。为了验证ChatGLM-6B模型在...