第一代的ChatGLM2-6B是一个非常优秀的聊天大语言模型。它的部署成本很低，完全版本仅需13GB显存即可进行推理，微调需要14GB显存，在消费级显卡即可使用。而其INT4量化版本则最低仅需6GB即可推理。相比较第一代，第二大的ChatGLM2-6B模型主要有四点升级：ChatGLM2-6B升级1：基座模型升级，性能更加强大 第二代的...
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,可以显著提升模型在特定任...
2023年3月,清华大学NLP团队开源了对话模型ChatGLM-6B,该模型具有对话流畅、部署门槛较低等优点。同年6月,该模型的升级版本ChatGLM2-6B发布,二代模型具有更强大的性能和推理能力。本项目利用大模型的低秩适配(Low-Rank Adaptation,LoRA)技术对INT4量化ChatGLM-6B系列模型进行微调,在包含~7k段对话的微信聊天对话数据集...
quantization_bit 可以设置 int4 or int8 类型的量化,若不设置这个参数,则默认是fp16 表示模型训练OK了,静静等待吧!! 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/...
更高效的推理:基于 Multi-Query Attention 技术,ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和 更低的显存占用:在官方的模型实现下,推理速度相比初代提升了 42%,INT4 量化下,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。 更开放的协议:ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放,在获得官方的书面许可后,亦允许商业使用。如果您...
2、采用lora微调模型,设置数据集dataset,更改模型地址--model_name_or_path,执行该sh 3、测试 4.输出微调后模型 会默认输出到项目文件夹的model目录 五、其他 1、建议使用conda虚拟环境 2、该微调不支持ChatGLM2-int4,否则会报错:ValueError: Target module QuantizedLinear() is not supported. Currently, only ...
进入chatGLM-6B文件夹,安装chatGLM的依赖 pip install -r requirements.txt 创建model文件夹 cd ChatGLM-6B mkdir model cd model 下载模型文件 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b 如果显存不够也可下载量化后的模型 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4 ...
ChatGLM2-6B-INT4是在ChatGLM2-6B的基础上进行INT4 量化,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。本文介绍了相关API。 功能介绍 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台集成快速检索、查看开发文档、查看在线调用的请求内容和返回结果、复制...
所以ChatGLM2-6B的CEval成绩超过GPT4确实提升巨大。但是，经过实际体验后，客观的说ChatGLM2-6B依然还和GPT4有一定差距，但是提升也确实很大。这并不是说CEval评估的不准，主要是一个评估的侧重点问题，这个也放到后续具体讨论。推理效率提高：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G ...
ChatGLM-6B 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 针对中文问答和对话进行了优化,经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,已经能生成相当符合人类偏好的回答。