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...
from transformers import AutoModel, AutoTokenizerimport gradio as grimport mdtex2htmlfrom utils import load_model_on_gpus#修改这里模型文件目录model_path = "/root/.cache/modelscope/hub/ZhipuAI/chatglm3-6b"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)model = AutoMod...
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、...
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b",trust_remote_code=True).quantize(4).cuda() 模型量化会带来一定的性能损失,经过测试,ChatGLM3-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。如果一切正常,运行一下命令后可以再http://localhost:8501启动chatGLM3大模型 (py3.10) D:\Dev\ChatG...
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...
可以通过如下代码调用 ChatGLM 模型来生成对话: >>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True) >>> model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True, device='cuda'...
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。
现在你可以运行模型了。ChatGLM3-6B 提供了多种运行方式,包括命令行界面、Streamlit 界面和 REST API。 命令行界面 运行以下 Python 脚本来启动命令行界面: Streamlit 界面 要运行 Streamlit 界面,你需要安装 Streamlit。 然后运行: 在浏览器中打开 http://localhost:8501 来访问 Streamlit 界面。
所以这里将整个安装包分为了三个部分:ChatGLM3依赖文件、ChatGLM3模型文件、ChatGLM3 Web展示文件、其它依赖包,如下图所示。「注:不论您是离线安装,还是在线安装,直接拷贝下面几个文件至对应的目录下面,直接启动Demo测试就能运行此程序」,那么现在开始!!!
ChatGLM3 - 6B原理：① ChatGLM3 - 6B的基础是基于Transformer架构构建的。Transformer架构采用自注意力机制，这种机制能让模型在处理序列数据时，动态地关注输入序列的不同部分。举个例子，当处理一段文本“我喜欢苹果和香蕉”，自注意力机制可以让模型在分析“苹果”这个词时，同时考虑到“喜欢”以及“和香蕉”等...