使用HuggingFace的pipeline:通过调用HuggingFace的pipeline接口,加载ChatGLM2-6B或ChatGLM-6B模型,输入对话文本,即可得到对话回复。 使用HuggingFace的model和tokenizer:通过调用HuggingFace的model和tokenizer接口, 加载ChatGLM2-6B或ChatGLM-6B模型和分词器,对输入文本进行编码,使用模型进行生成,再对输出文本进行解码。 3.使用...
ChatGLM-6B 可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。ChatGLM-6B 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,已经能生成相当符合人类偏好的回答。 ChatGLM2-6B 则是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的...
如我的服务器地址为192.168.5.65,加上程序输出的URL,结合后为:192.168.5.65:7860,访问结合后的地址即可使用。 LangChain-ChatGLM2-6B的配置方法 将langchain-ChatGLM目录下的configs2中LLM 名称:LLM_MODEL = "chatglm-6b"中的chatglm-6b改为chatglm2-6b,即可运行,其他运行或修正方法同langchain-ChatGLM。 以上...
查看ChatGLM2-6B 的模型结构: from transformers import AutoModel model_name = "chatglm2-6b" model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) print(model) """ ChatGLMForConditionalGeneration( (transformer): ChatGLMModel( (embedding): Embedding( (word_embeddings): Embedding(...
miniconda支持创建多个虚拟环境,用来支撑不同版本(python)版本的代码,这里就为chatglm2-6b创建一个单独的python虚拟机环境,名字叫:chatglm2,后面会在该环境中安装跑chatglm-6b模型的所有依赖。下面是命令及截图: 代码语言:javascript 代码运行次数:0
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 安装依赖 cd ChatGLM2-6B# 其中 transformers 库版本推荐为 4.30.2，torch 推荐使用 2.0 及以上的版本，以获得最佳的推理性能pip install -r requirements.txt 下载模型 # 这里我将下载的模型文件放到了本地的 chatglm-6b 目录下git clone https://...
北方的郎:喜大普奔,ChatGLM-6B的新版本ChatGLM2-6B开源了 这两天有时间,对齐进行了简单的对比测试。 环境安装 首先需要下载本仓库: git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B cd ChatGLM2-6B 然后使用 pip 安装依赖:pip install -r requirements.txt,其中 transformers 库版本推荐为 4.30.2,torch ...
本文详细介绍了ChatGLM2-6B模型的性能提升、安装步骤、基础用法、本地部署及低成本部署策略,同时探讨了模型微调、评估和推理的技巧,为读者提供了全面而实用的指南。
本文详细介绍了ChatGLM2-6B本地化部署的步骤,包括环境准备、模型下载、依赖安装、配置运行脚本及模型推理等,并强调了GPU显存建议及注意事项,为AI爱好者提供了实用的指导。
chatglm2-6b原理、chatglm2-6b原理、ChatGLM2-6B是基于深度学习技术的自然语言处理模型，其核心原理围绕Transformer架构展开。模型通过大规模文本数据的预训练，学习语言的内在规律与语义关联。参数规模达到60亿级别，采用混合精度训练技术优化计算效率，同时结合动态掩码机制增强上下文建模能力。模型结构分为嵌入层、多层...