然后去/etc/profile中# 根据机器情况制动NCCL的通讯网卡exportNCCL_SOCKET_IFNAME=eth0 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....
在ChatGLM2-6B的部署和应用过程中,千帆大模型开发与服务平台提供了强大的支持和帮助。该平台提供了丰富的模型库和工具集,可以方便地实现模型的训练、部署和推理。同时,平台还支持多种编程语言和框架,方便开发者进行二次开发和定制。通过千帆大模型开发与服务平台,我们可以更加高效地利用ChatGLM2-6B进行自然语言处理任务...
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数来使得预测结果接近于真实标签,从而完成模型的训练过程。
代码下载:git clone https://github.com/yanceyxin/ChatGLM2-6B.git 2. cd 到 ChatGLM2-6B文件目录,打开README.md,解读配置过程,根据README.md进行部署; 3. 激活到自己的配置的conda虚拟环境:conda activate deeplearning 4. 在 ChatGLM2-6B文件目录下,使用 pip 安装依赖:pip install -r requirements.txt,...
您可以从Hugging Face Model Hub(https://huggingface.co/)或ChatGLM2-6B的官方GitHub仓库(https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B)下载预训练的ChatGLM2-6B模型。确保选择与Python版本兼容的模型文件。 三、依赖安装 创建虚拟环境:使用Anaconda创建一个新的虚拟环境,以避免依赖冲突。 conda create --name ChatGLM...
>>更强大的性能=混合目标函数+1.4T中英标识符: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%) ...
首先在main/txt文件夹下新建了一个名为《伤寒杂病论》的文本文档,进行训练: 数据训练: 双击运行 ceylon buils_rtst_default_index.bat 4. 启动运行 ** 启动 ** gcode run_GLM6B.bat ** 问答 ** 总结 前前后后搞了一周左右,周六早起都在弄这个,这个真的比打游戏好玩多了,虽然我不玩游戏,那种克服困难搞...
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...
更长的上下文:基于 FlashAttention 技术,我们将基座模型的上下文长度(Context Length)由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K,并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练。对于更长的上下文,我们发布了 ChatGLM2-6B-32K 模型。LongBench 的测评结果表明,在等量级的开源模型中,ChatGLM2-6B-32K 有着较为明显的竞争优势。
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...