实际应用 微调后的ChatGLM2-6B模型可以应用于多种场景,如智能客服、知识问答、文本创作等。通过不断优化和调整,模型可以逐渐适应特定领域的需求,提供更加精准和个性化的服务。 结论 使用自有数据集微调ChatGLM2-6B模型是一项具有挑战性的任务,但通过精心准备数据集、合理设置训练参数和不断优化模型配置,可以显著提升模型...
2、启动 高性能应用服务HAI 配置的 ChatGLM2-6B WebUI 进行简单的对话 ① . 选择 chatglm2_gradio 进入 WebUI 页面 ② . 体验与 ChatGLM2-6B 简单的对话 3、高性能应用服务HAI 快速为开发者提供 ChatGLM2-6B API 服务 ① .使用 JupyterLab 启动 ChatGLM2-6B 提供的 API 服务 (1) .在 算力管理 页...
ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,不仅保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性,还拥有更强大的性能,更长的上下文,更高效的推理,更开放的协议。 本地部署: 1 在网站的算力市场租用下图所需的服务器配置,这里举例的是RTX 3090-24G 2 进入主机页面后右击anaconda prompt,...
definitiate_dialogue():generator=ChatGLM2_6BGenerator()print("客服:您好,欢迎来到我们的在线客服,有什么可以帮助您的吗?")whileTrue:user_input=input("用户:")ifuser_input.lower()=='bye':print("客服:再见!祝您有愉快的购物体验!")breaksystem_responses=generator.generate(user_input)['systemResponses'...
使用方法如下(需要大概 32GB 内存),如果你的内存不足的话,也可以使用量化后的模型chatglm2-6b-int4。 代码语言:javascript 复制 model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).float() 多卡部署 如果你有多张 GPU,但是每张 GPU 的显存大小都不足以容纳完整的模型,那么...
ChatGLM2-6B 是一个开源双语对话语言模型,支持 OpenAI API 接口方式调用。 服务配置信息 ChatGLM2-6B 服务为弹性伸缩部署的无状态服务,默认配置信息如下: 服务名 说明 容器规格 实例数量 服务端口 服务探活 服务类型 服务镜像 chatglm2-6b-cpu CPU 版 ...
首先需要在/ChatGLM2-6B/ptuning下新建一个目录用于存放训练用的数据,如果你数据已经上传到了矩池云网盘也可以不创建,train.sh里路径直接指定你网盘路径即可,服务器内网盘对应/mnt目录。 训练需要两个数据集,一个 train.json 训练用,一个 dev.json 验证用。
要开始使用ChatGLM2-6B，首先需要在智星云官网上租赁具有适当配置的机器，如RTX 3090-24G。登录后，通过管理员权限运行anaconda prompt，切换到虚拟环境并激活，然后导航到C盘的myglm文件夹，进一步进入ChatGLM2-6B的主目录（C:\ProgramData\myglm\ChatGLM2-6B-main）。运行streamlit run web_demo2.py -...
使用ChatGPTLM2.6B模型的prompt时，以下是一些使用原则和建议： 1.提供明确的上下文：在与模型进行对话时，提供一个清晰、具体的上下文，以帮助模型理解你的问题或请求。例如，可以提供一两个句子的背景信息，或者直接引用之前的对话片段。 2.尽量简短而具体：模型对输入长度有限制，通常在2048个token左右。因此，...