从GPT3开始,ChatGLM、LLaMA系列模型也都引入了基于人类反馈的强化学习,让模型与人类偏好对齐,这是一个很酷的想法。 03 ChatGLM2-6B在K8S上的实践C 获取项目代码和模型文件,相关链接如下 (https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/tree/main)。 基于UCloud云平台的K8S实践 可参照UCloud文档中心(https://docs.u...
从GPT3开始,ChatGLM、LLaMA系列模型也都引入了基于人类反馈的强化学习,让模型与人类偏好对齐,这是一个很酷的想法。 ChatGLM2-6B在K8S上的实践 获取项目代码和模型文件,相关链接如下 (https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/tree/main)。 基于UCloud云平台的K8S实践 可参照UCloud文档中心(https://docs.ucloud...
Docker镜像使用的版本一般会稍微滞后一些,如果想快速体验最新的版本按前面开发模式部署会更合适一点。LangChain-Chatchat项目使用的 Docker 镜像地址是:registry.cn-beijing.aliyuncs.com/chatchat/chatchat:0.2.0 docker run -d --gpus all -p 80:8501 registry.cn-beijing.aliyuncs.com/c...
在UK8S中的Node节点: 安装Docker 安装英伟达GPU驱动 安装NVIDIA Container Toolkit 在UK8S中使用UFS 根据在UK8S中使用UFS(https://docs.ucloud.cn/uk8s/volume/ufs?id=在uk8s中使用ufs)的文档说明,创建PV和PVC。 登录UK8S的Node节点 首先参照文档安装及配置Kubectl(https://docs.ucloud.cn/uk8s/manageviakubec...
推理这块,chatglm2-6b在精度是fp16上只需要14G的显存,所以P40是可以cover的。 EA上P40显卡的配置如下: 2.2 镜像环境 做微调之前,需要编译环境进行配置,我这块用的是docker镜像的方式来加载镜像环境,具体配置如下: FROM base-clone-mamba-py37-cuda11.0-gpu# mpich ...
安装Docker 安装英伟达GPU驱动 安装NVIDIA Container Toolkit 在UK8S中使用UFS 根据在UK8S中使用UFS(https://docs.ucloud.cn/uk8s/volume/ufs?id=在uk8s中使用ufs)的文档说明,创建PV和PVC。 登录UK8S的Node节点 首先参照文档安装及配置Kubectl(https://docs.ucloud.cn/uk8s/manageviakubectl/connectviakubectl?id...
推理这块,chatglm2-6b在精度是fp16上只需要14G的显存,所以P40是可以cover的。 EA上P40显卡的配置如下: 2.2 镜像环境 做微调之前,需要编译环境进行配置,我这块用的是docker镜像的方式来加载镜像环境,具体配置如下: FROM base-clone-mamba-py37-cuda11.0-gpu ...
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得了大幅度的提升,在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。
推理这块,chatglm2-6b在精度是fp16上只需要14G的显存,所以P40是可以cover的。 EA上P40显卡的配置如下: 2.2 镜像环境 做微调之前,需要编译环境进行配置,我这块用的是docker镜像的方式来加载镜像环境,具体配置如下: FROM base-clone-mamba-py37-cuda11.0-gpu# mpichRUN yum install mpich# creat...
推理这块,chatglm2-6b在精度是fp16上只需要14G的显存,所以P40是可以cover的。 EA上P40显卡的配置如下: 2.2 镜像环境 做微调之前,需要编译环境进行配置,我这块用的是docker镜像的方式来加载镜像环境,具体配置如下: FROM base-clone-mamba-py37-cuda11.0-gpu ...