1、调用微调的 ChatGLM2-6B - 微调输出目录 (1)查看输出目录 (2)all_results.json (3)trainer_state.json (4)train_results.json (5)检查点目录 - checkpoint-3000 2、模型测试 - 微调前 (1)修改代码 (2)使用 openai_api.py 运行模型提供接口 (3)调用 /v1/chat/completions 3、模型测试 - 微调后 ...
1、ChatGLM2-6B项目下载 打开指定的目录路径,通过git执行下述命令,将项目clone本地,然后打开ChatGLM2-6B文件夹。 gitclonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM2-6BcdChatGLM2-6B 然后对项目所需要的依赖进行安装,如下代码所示,此时由于环境问题,可能有各种报错,比如各个依赖版本问题,需要根据报错进行相关版本修正。...
今天给大家介绍一下清华大学开源的大语言模型CHATGLM2拥有更强大的性能、更长的上下文、更高效的推理,性能取得了大幅度的提升。这次部署的是无量化版本,本地显存建议在16G以上。如果有小伙伴显存8G的可以使用INT4量化记得点Starred 这里使用lyyyy开源的闻达平台调用GLM2。
“调用接口获取的access_token”; curl -X POST 'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/chatglm2_6b_32k?access_token=[步骤一调用接口获取的access_token]' -d '{ "messages": [ {"role":"user","content":"介绍一下北京"}, {"role":"assistant","content":"...
对于API版本，用户可以创建测试文件"test.py"并使用"openai_api.py"启动API服务。测试文件中打印输出表示API已成功运行。通过以上部署和调用方式，ChatGLM2-6B为开发者提供了强大的语言模型支持，无论是网页版还是API版，都能满足不同场景下的需求，展现出其在中文语言处理领域的卓越性能。
服务调用 可在云托管服务市场中部署 Chatbot UI、 ChatGPT-Next-Web 等服务时,配置 OpenAI 接口代理 URL,配置示例如下: 需要将 default 的值https://api.openai.com替换为http://ChatGLM-6B 服务的服务名:8000,修改后显示如下: 相关文档 ●ChatGLM-6B 官方文档 ...
即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 在开始微调之前,我们首先需要了解ChatGLM2-6B的基本结构和特点。ChatGLM2-6B是一个基于Transformer架构的对话生成模型,具有双向上下文感知和长距离依赖捕捉的能力。该模型在中英文对话任务上均取得了较好的效果,并具备低门槛部署...
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推荐使用 2.0 以上的版本,以获得最佳的推理性能。 代码调用 可以通过如下代码调用ChatGLM2-6B模型来生成对话: ...
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。 本范例使用非常简单的,外卖评论数据集来实施微调,让ChatGLM2-6b来对一段外卖评论区分是好评还是差评。 可以发现,经过微调后的模型,相比直接 3-shot-prompt 可以取得明显更好的效果。