curl -X POST "http://127.0.0.1:8000" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"prompt": "你好", "history": []}' 返回的很慢,需要等待生成结束后才能一次性返回 {"response":"你好 !我是人工智能助手 ChatGLM2-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。","history":[["你好","你好 !我...
中文ChatGLM-6B预训练模型 5.2万提示指令微调演示 #小工蚁 #chatgpt #chatglm 查看AI文稿 420小工蚁 02:06 #人工智能 个人电脑部署大语言模型chatglm2-6b,由于chatgpt和Bing的使用违反我国法律法规,同时数据存在泄露风险。因此本地化或内网布置的大语言模型将也是Ai研究的应用方向。
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)。 ChatGLM2-6B 模型于 6 月 25 日发布,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等特性的基础之上,又增加许多新特性: 更强大的性能: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...
LORA 微调: 1张显卡,占用 14082MiB 显存。 实机配置 目前我有三个方案: 方案1:MacBookProM1 16GB(平常用的机器,可以支撑起 LoRA…勉强跑 不推荐) 方案2:找算法组借的 2070 Super 8GB * 2 一共16GB显存(但是不能微调,后续说) 方案3:租的 3090 24GB * 1(完美,ChatGLM3-6B的微调任务都在该机器上完成...
项目地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 硬件环境: CPU:i7-9700F 内存:DDR4 32G 显卡:2070S 8G 软件环境(新装): Ubuntu 22.04 TLS 开始 安装环境 简要说明要安装哪些东西 主要分为三大块: 1.英伟达显卡驱动,Linux系统默认不会安装相关显卡驱动,需要自己安装。
简介:LLM-05 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B(微调实战1) 官方案例 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调 续接上节 我们的流程走到了,环境准备完毕。 装完依赖之后,上节结果为: 介绍LoRA LoRA原理 LoRA的核心思想是在保持预训练模型的大部分权重参数不变的情况下,通过添加额外的网...
AquilaCode-7B-py 28.8 CodeGeeX2-6B 35.9CodeGeeX0-6B也是要比AquilaCode稍微好点。CodeGeeX2-6B的性能和资源需求 与ChatGLM2一样优秀的是CodeGeeX2-6B的效果很好的同时,也对资源的要求很低。目前最低的INT4量化仅需5.5GB显存即可运行,推理速度则是94个字符/秒。模型...
更高效的推理: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。 ChatGLM2-6B 使用了 Multi-Query Attention,提高了生成速度,同时也降低了生成过程中 KV Cache 的显存占用。同时,ChatGLM2-6B 采用 Causal Mask 进行对话...
LORA 微调: 1张显卡,占用 14082MiB 显存。 实机配置 目前我有三个方案: 方案1:MacBookProM1 16GB(平常用的机器,可以支撑起 LoRA…勉强跑 不推荐) 方案2:找算法组借的 2070 Super 8GB * 2 一共16GB显存(但是不能微调,后续说) 方案3:租的 3090 24GB * 1(完美,ChatGLM3-6B的微调任务都在该机器上完成...