5. 借助Gradio,可以将模型前端部署,实现与用户的交互。 6. 使用Finetune方法,4bit量化的情况下可以用7GB,否则需要十几个GB,全量微调的话需要50多个GB,使用4张A100可以跑起来。 7. 借助NVIDIA Pytorch,可在Linux机器上起一个Torch container,方便快捷地进行环境配置。 8. 下载checkpoint可以参考hugging face view...
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 13GB 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: 相比 G...
在最开始git的项目中,your_path/ChatGLM-6B/ptuning路径下提供了P-Tuning的demo,需要修改如下内容: 其中蓝框内的cli_demo.py是因为自带的web_demo我无法运行,简单修改了最开始目录下的内容来运行经过微调后的模型的,cli_demo.sh用于启动cli_demo.py,两者内容如下: # cli_demo.pyimportos, sysimportplatformimpo...
Output[微调前]: 这件上衣的材质是牛仔布,颜色是白色,风格是简约,图案是刺绣,衣样式是外套,衣款式是破洞。 Output[微调后]: 这是一款简约的牛仔外套,破洞设计,将牛仔布破洞,带来一种随意与个性。破洞的牛仔外套,展现出时尚气息,带来一种休闲感。同时,刺绣图案,让整件外套更加立体。 示例2 Input: 类型#裙*...
大模型微调教程 10:56 【 Ollama + Open webui 】 这应该是目前最有前途的大语言LLM模型的本地部署方法了。提升工作效率必备!_ Llama2 _ Gemma _ duolaxiaozi 2:20:50 CV前沿与深度学习 09:13 Llama 3.2 一键本地部署!支持视觉、图片识别功能!Meta 最强开源大模型,100%保证成功!! | 零度解说 ...
ChatGLM-6B最新版模型环境部署及安装 源码下载 登录github官方地址下载源码或者直接使用git命令clone: git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git 1. 接着在源码所在文件夹下,新建model文件夹 模型下载 从hugging face下载所有文件下来,放到model文件夹内。
部署ChatGPT Next docker pull yidadaa/chatgpt-next-webdocker run -d -p 3000:3000 yidadaa/chatgpt-next-web ChatGPT Next 设置 - 选择自定义接口 - 接口地址 填写 综合Demo conda create -n chatglm3-demo python=3.10conda activate chatglm3-demo#安装依赖pip install -r requirements.txt#使用 Code...
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...
60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~ 干货预警:这可能是你能够找到的最容易懂的,最完整的,适用于各种NLP任务的开源LLM的finetune教程~ ChatGLM2-6b是清华开源的小尺寸LLM,只需要一块普通的显卡(32G较稳妥)即可推理和微调,是目前社区非常活跃的一个开源LLM。