在使用ChatGLM-6B的过程中,可能会遇到一些常见问题。以下是常见问题和相应的解决方案: 安装Python或依赖库时出现问题:可以尝试重新安装或升级Python和依赖库,确保使用的是最新版本。同时,也可以检查环境变量是否配置正确。 训练模型时出现内存不足问题:可以尝试减小批次大小、减少序列长度等方法来降低内存使用量。同时,也...
1.前往实例创建页。 2.按照界面提示完成参数配置,创建一台ECS实例。 需要注意的参数如下,其他参数的配置,请参见自定义购买实例。 实例:ChatGLM-6B大概需要32 GiB内存,为了保证模型运行的稳定,实例规格至少需要选择ecs.g8a.4xlarge(64 GiB内存)。 镜像:Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位。 公网IP:选中分配公...
cd ChatGLM-6B python api.py 3.2 开放端口 为本地访问开放对应的端口,首先需要点击访问控制,进入端口开放页面,然后点击添加端口,输入端口号,并点击确定开放。 3.3 使用PostMan测试功能 打开PostMan,新建一个Post请求,将复制的网址粘贴到URL栏,并在Body中填入相应的内容。发送请求后,如果显示成功的response,则说明API...
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_name_or_path = 'data/data217141' # model...
ChatGLM-6B-INT8 是 ChatGLM-6B 量化后的模型权重。具体的,ChatGLM-6B-INT8 对 ChatGLM-6B 中的 28 个 GLM Block 进行了 INT8 量化,没有对 Embedding 和 LM Head 进行量化。量化后的模型理论上 8G 显存(使用 CPU 即内存)即可推理,具有在嵌入式设备(如树莓派)上运行的可能。
“ChatGLM-6B"是OpenAI的一个特定版本的ChatGLM模型，开源的、支持中英双语的对话语言模型，其中的"6B"表示该模型有60亿（6 billion）的参数。参数的数量通常是衡量一个神经网络模型复杂性和处理能力的一个重要指标。一般来说，参数越多，模型的处理能力越强，但同时也需要更多的计算资源来训练和运行。这个模型是在...
参考:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/blob/main/ptuning/README.md P-Tuning 用自己的数据集对ChatGLM模型进行微调 P-Tuning V2已将需要微调的参数减少到原来的0.1%- 3%,大大加快了训练速度,同时最低GPU显存要求 为7G(建议16-24G) TIPS:AdvertiseGen数据集,训练3000steps,大约需 ...
您可以使用应用服务市场或 CPT 云迁移工具完成组件的部署。 注意:chatglm3-6b-gpu 服务部署后会默认启动进程,而 chatglm3-6b-gpu-advance 服务部署后默认不启动进程,可通过自定义启动参数启动进程。 ●如何使用服务市场一键部署,请参见应用服务部署。
使用ChatGLM2-6B api 调用ChatGLM2-6B api 需要发送 POST 请求。前面租用机器我们自定义了 8000 端口,在租用页面可以获得对应的公网链接,比如:https://hz.xxxx.com:xxxx/?token=xxxxx 需要注意,实际我们请求不需要 token,所以直接用:https://hz.xxxx.com:xxxx 这段即可。