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...
二、通过Web API实现本地使用 2.1、启动服务 通过以上步骤,我们成功启动了ChatGLM-6B模型,并可以在服务器的JupyterLab中进行对话,下面我们将其部署为API服务,然后在本地进行使用。 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...
BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 In [3] import paddle print(paddle.version.cuda()) !unzip paddlenlp.zip !cp -Rf paddlenlp /home/aistudio/.data/webide/pip/lib/python3.7/site-packages/paddlenlp !python -m pip install paddlepaddle-gpu=...
使用P-Tuning v2进行训练 !bash train.sh 1. Thinking:将 train.sh 中的 THUDM/chatglm-6b 改为本地的模型路径 (参考train2.sh) Thinking:如何使用训练好的ChatGLM模型进行推理使用evaluate.sh,这里需要修改model_name_or_path 和 ptuning_checkpoint TIPS:在 P-tuning v2 训练时模型只保存PrefixEncoder参数,...
不同于训练ChatGPT需要1万+ A100显卡,ChatGLM-6B可以单机运行在消费级显卡上(13G可运行,建议16-24G显卡),未来使用空间大。 https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B模型3月14日开源后,Github Star增速惊人,连续12天位列全球大模型下载榜第一名。 基于GLM (General Language Model) 架构,有62亿参数,无量化下占用...
目前ChatGLM-6B 以及 ChatGLM2-6B 均可通过登记进行商用,为方便大家使用,矩池云已第一时间获取到相关权限并上线了这两个模型的镜像,后续也会根据模型更新而进行镜像迭代,以下是在矩池云上使用 ChatGLM2-6B 的方法,ChatGLM-6B 的使用方法与其一致。
下面,我们来尝试基于中英双语的对话语言模型ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调,相关代码放置在GitHub上面:llm-action。 ChatGLM-6B简介 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。ChatGLM-6B 使用了和ChatGPT相似的技术,针对中文问答和对话进行...
如果一切顺利的话,出现running on local URL:http://127.0.0.1:7860,此时chatglm就可以使用了。将这串网址复制进浏览器中就可以使用了。 我这里是端口7860被其他程序占用了,因此显示的是7861。直接复制到浏览器里就可以用了。 这是正常使用的情况,左边那个是别的程序 ...
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偏好的回答。 1.2 代码: PaddleNLP提供了ChatGLM的调用及进一步训练的例代码,仓库地址: github.com/...
使用不同的输入：如果你的AI模型是基于输入生成内容的，那么可以尝试提供不同的输入，以生成不同的内容。例如，你可以改变输入的顺序，或者添加一些随机性。使用多样性参数：一些AI模型允许你设置一个多样性参数，这可以影响生成内容的多样性。通过增加多样性参数，你可以使生成的内容更加多样化，从而减少重复。后处理：...