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...
所以把自己的主力PC 做了一个双系统,然后挑一个开源大模型本地部署 首先挑一个能运行的开源模型,选中了ChatGLM2-6B 模型 ,由清华大学开源的中英双语对话模型 。部署门槛比较低,性能也错。 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(...
__conda_setup="$('/root/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook'2>/dev/null)"if[$?-eq0];theneval"$__conda_setup"elseif[-f"/root/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"];then."/root/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"elseexportPATH="/root/anaconda3/bin:$PATH"fifiunset__conda_setup...
2. 模型定义在定义模型时,我们需要特别注意模型的架构和参数。对于大模型ChatGLM2-6b,我们应确保模型结构合理,避免过深的网络导致梯度爆炸问题。同时,我们还需要合理设置学习率和其他超参数,以避免训练过程中的不稳定。3. 混合精度训练在混合精度训练中,我们将使用FP16(半精度浮点数)进行前向传播和反向传播,而使用F...
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.txt# python依赖包root@847ddde85555:/home/user/code# cat requirements.txttorch==...
“ 之前尝试过在各种不同的云平台、云算力,部署清华大模型 ChatGLM2-6B,有失败有成功,但不是很理想。这次使用免费的阿里云机器学习GPU资源,终于成功了。”
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)。
开源免费大语言模型ChatGLM2-6B windows本地部署教程 #软件分享 #ai #创作灵感 - 云影同学于20230701发布在抖音,已经收获了40.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
下载ChatGLM2-6B模型:从官方网站或GitHub仓库下载ChatGLM2-6B模型文件。二、安装依赖项接下来,你需要安装以下依赖项: TensorFlow:用于模型推理的深度学习框架,可以使用pip安装最新版本; Pillow:用于图像处理的库,同样使用pip进行安装; Requests:用于网络请求的库,使用pip进行安装。三、环境配置在完成依赖项安装后,需要进...
开源大语言模型 WebUI整合包 ChatGLM2-6B 和 WizardCoder-15B 中文对话和写代码模型 05:30 LawGPT 整合包 中文法律知识大语言模型 解压即用 不用部署 01:35 Mini GPT-4 7B 整合包 12G显存可用 支持中文 支持图文对话 03:35 开源大语言模型 ChatLaw13B 整合包啊 02:14 使用QLora微调 Llama-2-7B ...