5.使用ChatGLM原生客户端试验环境搭建情况 5.1、从github上下载ChatGLM的客户端源码 下载地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 注意:这是一个客户端,不是模型,这个客户端是别人写好的,直接用来调用ChatGLM实现AI聊天的,我们虽然要自己写代码实现,但是也可以下载下来运行一下,参考一下代码随便测试一下模型和...
但是ChatGLM只是一个预训练的大语言模型,在执行动作上这个层面上来讲,可行性不大,那么就只有基于ChatGLM做业务层的开发,将单一业务封装成一个一个的工具,通过Prompt预先告诉ChatGLM这些工具的作用,然后让它去判断要使用哪些工具,以及这些工具调用的顺序情况 langchain在这一方面为我们做了很好的封装,但是经过测试,并不...
一、在langchain框架下实现LLM流式响应 在上篇文章中,我们已经实现了使用langchain的LLMChain完成ChatGLM的调用,主要是重写一个ChatGLM类,并让ChatGLM继承与LLM,然后重写_call()方法,虽然我们在_call方法里面调用了ChatGLM的stream_chat方法让大语言模型实现了流式响应,但是langchain并没有按流式响应,将结果返回到我...
上篇文章写完LLM的Agent之后,流程应该是进入到了SDXL的“文生图”“图生图”阶段了 目标很明确,使用SDXL为ChatGLM生成的内容进行配图,说明:大部分使用SD模型的大神都是使用SD模型配套的开源WebUI,因为我主打一个折腾,所以自己使用diffusers库开发自己的应用 1.要根据不同内容生成不同“风格”的图片,比如:电影风格,...
在AIGC系统中,ChatGLM2-2B可以作为核心组件,负责处理文本输入并生成相应的响应。通过微调(fine-tuning)技术,我们可以使模型适应特定领域或任务,提高生成内容的准确性和相关性。 SDXL1.0:结构化数据扩展语言模型的能力 SDXL1.0是一种结构化数据扩展语言模型的方法。通过将结构化数据(如知识图谱)与语言模型相结合,我们...
1.开源版本的LLM,是基于ChatGLM2-6B-INT4(运行时显存暂用:约6G)的量化模型进行开发的,因为考虑到大多数人的显卡并没有支持全量模型的能力。如果你的显卡够好,请自己替换成全量模型,甚至32K模型(我开发的时候使用的32K模型ChatGLM2-2B-32K,运行时显存占用:13G) ...
python 部署chatglm2b 下载模型实现 然后手动下载模型 GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clonehttps://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b cd ChatGLM2-6B mkdir modelsglm && cd modelsglm vim downs.py # coding=utf-8importrequests url1='https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/674208019e314311ab5c/files/?p=%...
之前的低版本transformers库不知道多次调用fuse_lora,如果要使用petf库融合Lora模型,需要升级transformers到4.33.4及其以上(但是ChatGLM不支持4.33.4以上的Transformers) 三、应用使用说明 1、从C站或者自己炼制lora模型(.safetensors)格式,随便放在本地磁盘的什么位置 ...
因此，我们决定在`ChatGLM`中实现`_stream`方法，以解决流式响应的最终点问题。同时，为了确保`langchain`调用`BaseLLM`的`stream`方法，我们重新编写了一个类，继承自`LLMChain`，并在其中重写了`predict`方法，以确保整个流程能够实现流式响应。1.3** **重写langchain的文档处理链 面对长文本处理...
1、ChatGLM2技术改进点解析 ChatGLM2在ChatGLM基础上,除了使用更大的训练数据达到更好的模型效果,以及使用了更开源的协议外,最重要两点便是引入了Multi-Query Atttention和FlashAttention算法。 1.1 Multi-Query Attention(MQA) Motivation:为了...