2、方法1:命令行模型Demo测试:进入到chatglm-web文件夹中,修改cli_demo.py文件中的模型路径地址,如下图所示 具体地,将上面的“THUDM/chatglm2-6b”修改成自己的模型文件路径,我们这里模型路径是在:/home/work/chatglm2/chatglm2-model,修改之后结果如下: 最后,wq!保存修改信息。这里有一个需要注意点:尽可能...
2、方法1:命令行模型Demo测试:进入到chatglm-web文件夹中,修改cli_demo.py文件中的模型路径地址,如下图所示 具体地,将上面的“THUDM/chatglm2-6b”修改成自己的模型文件路径,我们这里模型路径是在:/home/work/chatglm2/chatglm2-model,修改之后结果如下: 最后,wq!保存修改信息。这里有一个需要注意点:尽可能...
Saving the target model to /root/autodl-tmp/chatglm2-6b-sft-merge/ 3、使用合并权重后的结果 Loading checkpoint shards: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████...
2、方法1:命令行模型Demo测试:进入到chatglm-web文件夹中,修改cli_demo.py文件中的模型路径地址,如下图所示 具体地,将上面的“THUDM/chatglm2-6b”修改成自己的模型文件路径,我们这里模型路径是在:/home/work/chatglm2/chatglm2-model,修改之后结果如下: 最后,wq!保存修改信息。这里有一个需要注意点:尽可能...
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)。
更强大的性能:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了GLM的混合目标函数,经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,评测结果显示,相比于初代模型,ChatGLM2-6B 在 MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM8K(+571%) 、BBH(+60%)等数据集上的性能取...
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 引入了更强大的性能、更长的上下文、更高效的推理,所以用来做个小游戏非常的合适了。 我基本没有做什么语句优化,直接给了,并且能看到回复的情况,相当可以的呢。接下来...
智东西6月27日消息,据huggingface页面显示,清华KEG和数据挖掘小组(THUDM)发布了ChatGLM的第二代版本ChatGLM2-6B。据悉,相比于初代模型,ChatGLM2-6B的推理速度提升了42%,上下文长度由2K扩展到了32K,在 MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM8K(+571%) 、BBH(+60%)等
因此,使用 6GB 显存的显卡进行 INT4 量化的推理时,初代的 ChatGLM-6B 模型最多能够生成 1119 个字符就会提示显存耗尽,而 ChatGLM2-6B 能够生成至少 8192 个字符。 我们也测试了量化对模型性能的影响。结果表明,量化对模型性能的影响在可接受范围内。
安装ChatGLM2-6B依赖时，主要依赖于特定的requirements文件，可从GitHub仓库中获取。模型文件准备阶段，需要下载并放置在指定目录下。在模型加载Demo测试部分，提供了命令行、基于Gradio的网页版和基于Streamlit的网页版三种方式。模型API部署则实现了模型的联机调用，使用了如fastapi和uvicorn等库。最后，通过适配...