不同参数量化等级,需要的显存大小也不一样,大致如下图 图1 不同参数量化等级 chatglm2-6B对显存要求 部署流程 模型文件 首先明确:深度学习模型一般包含两个部分:分别是模型参数和模型结构。 模型参数:这是模型在训练过程中学习到的具体数值,它们用于表示模型中的连接权重和偏置项。深度学习模型通过不断地调整这些参...
ChatGLM2-6B/ptuning/train.sh PRE_SEQ_LEN=128 #soft prompt 长度 LR=2e-2 #训练学习率 NUM_GPUS=2 #卡的个数 torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc-per-node=$NUM_GPUS main.py \ --do_train \ --train_file data/train.json \ #模型训练数据 --validation_file data/dev.json \ -...
GLM在多个数据集和任务上进行了实验验证，结果显示，在相同的模型大小和数据下，GLM均优于BERT、T5和GPT，并且使用比BERT Large少1.25倍的参数，就能达到单个预训练模型的最佳性能。这证明了GLM对不同下游任务的泛化能力和效率。GLM本身模型构架上的优势还是很明显的，ChatGLM-6B 的性能几乎同等于很多开源的13B的...
开源大语言模型 WebUI整合包 ChatGLM2-6B 和 WizardCoder-15B 中文对话和写代码模型 05:30 LawGPT 整合包 中文法律知识大语言模型 解压即用 不用部署 01:35 Mini GPT-4 7B 整合包 12G显存可用 支持中文 支持图文对话 03:35 开源大语言模型 ChatLaw13B 整合包啊 02:14 使用QLora微调 Llama-2-7B ...
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B是中英双语对话模型,基于General Language Model (GLM)架构,具有不同的参数规模和特性。ChatGLM2-6B在ChatGLM-6B的基础上增加了Multi-Query Attention和Causal Mask等新特性,提高了生成速度和显存占用优化。训练自己数据集的步骤如下: 数据准备:将数据集转换成模型训练所需的格式,包括输入和...
chatglm2-6B 是清华大学开源的一款支持中英双语的对话语言模型。经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,具有62 亿参数的 ChatGLM2-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。结合模型量化技术,用户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)。
大模型chatglm2-6b chatglm2-6b 是开源中英双语对话模型 chatglm-6b的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅,部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上,chatglm2-6b引入了如下新特性: 更强大的性能: 更长的上下文: 更高效的推理: 本项目的目标 让人人都有大模型用! 让人人都能快速上手chatglm2-6b大模型! 基本...
更新日期为2023年9月7日,包含模型文件和压缩文件,压缩文件是其他的需求文件如readme(使用教程),解压后要放入同一目录下 zzw12343399 2枚 其他 互联网大模型智能问答自然语言处理 0 9 2023-09-07 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 chatglm2-6b.zip pytorch_model-00001-of-00007.bin pytorch_model-000...
容器内准备chatglm2-6b模型深度学习框架LLaMA以及运行的环境依赖 root@847ddde85555:/home/user/code# tree -L 1. |-- LLaMA-Factory# 深度学习框架|-- chatglm2-6b# 开源大模型|-- downloadmodel.py `-- requirements.txt# python依赖包root@847ddde85555:/home/user/code# cat requirements.txttorch==...