多模态大模型 大语言模型LLM 大模型微调 大模型部署 ChatGLM2-6B 机器学习 【2023版】ChatGLM-6B + LangChain 与训练及模型微调教程,新手看完信手拈来,拿走不谢,允许白嫖!! 深度学习研究所 轻松部署130亿参数开源大模型公司自己用,大模型落地企业应用竟然如此简单 ...
2.模型预测和部署 ChatGLM2-6B/ptuning/evaluate.sh evaluate.sh预测脚本 CHECKPOINT=adgen-chatglm2-6b-pt-0815-128-2e-2 表示为模型训练微调时候生成的ptuning的权重 模型预测的结果 out/adgen-chatglm2-6b-pt-0815-128-2e-2/generated_predictions.txt 表示生成的预测结果 生成的结果 模型测试脚本 import os...
ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。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)。 ChatGLM-6B使用了和 ChatGPT 相似的技术,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...
学大模型必看!【ChatGLM2-6B模型部署+微调+预训练】教程,看完保证少走99%的弯路 -人工智能/多模态大模型/预训练/机器学习/计算机视觉/深度学习共计3条视频,包括:1. ChatGLM2-6B 部署与微调、2. ChatGLM + LangChain 实践培训、吴恩达-使用LangChain和LLM与数据进行交互
微调完成后,我们可以将模型部署到曦灵数字人平台上进行在线推理和交互,为用户提供更加精准和个性化的服务。 六、结论 ChatGLM2-6B模型的微调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,可以显著提升模型在特定任务上的表现。本文详细介绍了ChatGLM2-6B模型微调的过程和注意事项...
要成功地在个人电脑上部署ChatGLM2-6B中文对话大模型,您需要遵循以下步骤。我们将以简明扼要的方式解释每一步,并使用生动的语言来解释抽象的技术概念。第一步:准备环境首先,您需要确保您的个人电脑满足部署ChatGLM2-6B中文对话大模型的最低硬件要求。这通常包括足够的内存、存储空间和处理器性能。在满足硬件要求的基础...
1.1.【官方教程】ChatGLM2-6B 部署与微调 1:03:26 2.2-【官方教程】ChatGLM + LangChain 实践培训 1:03:25 深度学习之模型部署 3.3万播放 模型训练好后该怎么部署?计算机博士2小时教会你如何将PyTorch与TensorFlow YOLOv3检测模型通过docker部署到服务器 4.2万播放 Pycharm连接GPU云服务器进行深度学习超详细教程...
先分享免费使用国产大模型 ChatGLM2-6B 对话的地址: https://8a27eb15-4d03-47fe.gradio.live/ 在服务器上面命令行测试模型对话: Web 服务对话界面: 02 — 实践过程 腾讯云部署失败。未找到相关的大模型的部署教程,从ECS云服务器的基础上开始...
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。
首先点击「公共教程」-「大模型」,选择「快速部署 ChatGLM2-6b-32k」页面跳转后,可以看到 README 有一个包含 4 步的讲解,点击右上角的「克隆」。克隆后可以看到,点击右下角的「审核并执行」,然后点击「继续执行」。待容器的状态变为「运行中」后,说明我们已经成功将该教程克隆到自己的工作空间并运行起来...