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 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度...
模型架构:ChatGLM3 基于Transformer架构,并进行了进一步的优化和改进,以提高模型的性能和效率。 硬件环境最低要求: 为了能够流畅运行 Int4 版本的 ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最低的配置要求: 内存:>= 8GB 显存: >= 5GB(1060 6GB,2060 6GB)为了能够流畅运行 FP16 版本的,ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最...
通过上述三种方法都可以下载chatglm3-6b模型文件，在 ChatGLM3-main 目录下新建 chatglm3-6b 文件夹，再将下载的模型文件放在 chatglm3-6b 目录。第四步：修改部分代码 用编辑器打开 ChatGLM3-main\basic_demo 目录中的 web_demo.py 文件，修改其中两处代码：（以下图为例）第五步：下载依赖模块 进入 ChatG...
https://gitee.com/Pauntech/chat-glm3/blob/master/chatglm3_web_demo_gpu.py 并运行: streamlit run chatglm3_web_demo_gpu.py 运行结果如下: 35 05 总结 BigDL-LLM 工具包简单易用,仅需三步即可完成开发环境搭建、bigdl-llm[xpu]安装以及 ChatGLM3-6B 模型的 INT4量化以及在英特尔独立显卡上的部署。
ChatGLM3-6B是由清华大学自然语言处理实验室和百度飞桨共同研发的一款开源双语对话语言模型。它基于Transformer架构,拥有60亿参数,支持中英文双语对话。相较于之前的版本,ChatGLM3-6B在对话流畅性、语义理解、生成多样性等方面都有了显著提升。 在对话流畅性方面,ChatGLM3-6B采用了先进的解码策略,使得生成的对话更加自...
3)更新内核服务器参数(如果第一个命令不行,可以尝试第二个) update-initramfs -u 或者 dracut --force 4)重启服务器 reboot 5)再次查看是否有nouveau在运行,如果没有,则表示nouveau完全关闭了。 lsmod | grep nouveau 5、安装显卡驱动。 将驱动拷贝到服务器上,执行以下命令,(如果安装报错,请看下面第6条): ...
https://github.com/THUDM/ChatGLM3 准备工作 GPU服务器，显存最少13G以上 FRP内网穿透（由于服务器并未开放其他端口，临时才有这种方式实现外网测试访问，如果官方提供外网端口可忽略）机器配置 型号：NVIDIA 4090 CPU：16 核 内存：100 G 显存：24 G 磁盘：100G - 800G 系统环境：ubuntu 22.04, nvidia_...
ChatGLM升级到第三代了,其ChatGLM3-6B版本已开源。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。地址:github.com/THUDM/ChatGLM3 ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了...
3 模型微调 微调教程参考https://github.com/THUDM/ChatGLM3/blob/main/finetune_chatmodel_demo/README.md (1) 进入Jupyter notebook,找到在根目录找到ChatGLM3代码文件,并新建终端 (2)进入目录 /ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo (3)安装微调所需依赖 ...
conda create -n chatglm3 python=3.11 conda activate chatglm3 4.2 CUDA版本查看和torch版本匹配 输入命令nvidia-smi 在这里插入图片描述 版本匹配情况查看:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 修改对应的requirements.txt的torch版本即可