本文以chatglm.cpp中的CMakeLists.txt的文件为例对CMake展开学习,对其中的命令进行说明。 chatglm.cpp中的CMakeLists.txt为: cmake_minimum_required(VERSION 3.12) project(ChatGLM.cpp VERSION 0.0.1 LANGUAGES CXX) set(CMAKE_ARCHIVE_OUTPUT_DIRECTORY ${CMAKE_BINARY_DIR}/lib CACHE STRING "") set(C...
通过Python Binding来调用也可以 CPU cmake -B build&&cmake --build build -j --config Release CUDA cmake -B build -DGGML_CUDA=ON&&cmake --build build -j Metal(MPS) cmake -B build -DGGML_METAL=ON&&cmake --build build -j 1.3.2 模型测试 单次推理 ./build/bin/main -m /path/THU...
通过Python Binding来调用也可以 CPU cmake -B build && cmake --build build -j --config Release 1. CUDA cmake -B build -DGGML_CUDA=ON && cmake --build build -j 1. Metal(MPS) cmake -B build -DGGML_METAL=ON && cmake --build build -j 1. 1.3.2 模型测试 单次推理 ./build/bi...
打开CMake GUI。 设置“Source Code”为你的ChatGLM-cpp项目目录。 设置“Build the binaries in the specified folder”为你想存放构建结果的目录。 点击“Configure”,选择合适的生成器(如“Visual Studio 16 2019”)。 配置过程中,CMake可能会要求你指定LibTorch等依赖库的路径。 完成后,点击“Generate”生成项目...
CMAKE_ARGS="-DGGML_CUBLAS=ON"pip install -U chatglm-cpp To enable Metal on Apple silicon devices: CMAKE_ARGS="-DGGML_METAL=ON"pip install -U chatglm-cpp You may also install from source. Add the correspondingCMAKE_ARGSfor acceleration. ...
所以ChatGLM2-6B的CEval成绩超过GPT4确实提升巨大。但是，经过实际体验后，客观的说ChatGLM2-6B依然还和GPT4有一定差距，但是提升也确实很大。这并不是说CEval评估的不准，主要是一个评估的侧重点问题，这个也放到后续具体讨论。推理效率提高：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G ...
这个项目 GGML 子仓库中, third_party/ggml/src/CMakeList.txt 有个错误。打开并找到 178-183 行: 代码语言:javascript 复制 find_path(CLBLAST_INC NAMES cblast.h PATHS ${CLBLAST_INCLUDE_SEARCH_PATHS}) find_library(CLBLAST_LIB NAMES clblast) if (CLBLAST_LIB) message(STATUS "clBLAST found") set...
今年6月份清华系ChatGLM升级到第二代,当时在中文圈(中文C-Eval榜单)里拿下了“榜首”的好成绩。昨日,中国计算机大会(CNCC)上,ChatGLM再有突破,此次推出的ChatGLM3不仅在多模态层面性能直逼GPT-4V,也是国内首个具备代码交互能力的大模型产品(Code Interpreter)。
基于ChatGPT API 的划词翻译浏览器插件和跨平台桌面端应用 - Browser extension and cross-platform desktop application for translation based on ChatGPT API. - Create chatglm-cn.md · openai-translator/openai-translator@03afd41
(1)C4.5算法的特点为: 输入变量(自变量):为分类型变量或连续型变量。 输出变量(目标变量):为分类型变量。 连续变量处理:N等分离散化。 树分枝类型:多分枝。 分裂指标:信息增益比率gain ratio(分裂后的目标变量取值变异较小,纯度高) 前剪枝:叶节点数是否小于某一阈值。