2024公认最全的【吴恩达大模型LLM】系列教程!附代码_LangChain_微调ChatGPT提示词_RAG模型应用_agent_生成式AI 3678 27 10:50:00 App 【Agent+RAG】10小时博士精讲AI Agent(人工智能体)系列—提示工程、文本大模型、GPT... 485 82 8:16 App 【吊打付费】开源免费,手把手教你一键部署私人专属知识库+问答系统...
该平台提供了丰富的模型开发、训练和部署工具,可以帮助用户更加高效地完成ChatGLM3-6B的微调训练和部署工作。通过该平台,用户可以轻松实现模型的自动化训练、部署和监控,提高模型的开发效率和运行稳定性。 综上所述,ChatGLM3-6B的微调训练和部署是一个复杂而细致的过程。通过本文的总结和经验分享,相信大家可以更加深入...
选择进入”autodl-tmp“文件夹,该文件夹为数据盘,将模型及模型权重等下载到这里面,ChatGLM3模型地址为:THUDM/ChatGLM3: ChatGLM3 series: Open Bilingual Chat LLMs | 开源双语对话语言模型 (github.com) 2.2模型项目介绍 通过项目中的”README“文件,进行模型下载,然后点击”HF Repo“进入"Hugging Face"进行模...
a、更强大的基础模型: ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示,ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的基础模型中最强的性能。 b、更完整的功能支持: ChatGLM3-6B 采用了全新设计...
综上所述,ChatGLM3-6B大模型的部署与微调是一个复杂但充满挑战的过程。通过合理的环境配置、高效的微调方法及合适的应用场景选择,我们可以充分发挥ChatGLM3-6B模型的潜力,为人工智能领域的发展贡献力量。同时,结合曦灵数字人等先进产品,我们可以为用户带来更加智能、便捷的服务体验。最...
29 大模型并行训练框架DeepSpeed(下) 11:36 30 window下部署运行ChatGLM3-6B模型 08:51 31 安装NVIDIV显卡驱动 04:32 32 本地部署ChatGLM3-6B 11:32 33 配置项目运行环境 06:28 34 配置项目运行环境2 10:41 35 用Python创建项目依赖环境 10:07 ...
ChatGLM3是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型:ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练...
以千帆大模型开发与服务平台为例,该平台提供了丰富的模型部署与微调工具,支持ChatGLM3-6B等主流大模型的快速部署与定制化开发。通过千帆大模型开发与服务平台,用户可以轻松实现模型的部署、微调与优化,进而将其应用于智能客服、问答系统、文本生成等多个场景。 在实际应用中,我们可以利用千帆大模型开发与服务平台提供的...
修改模型文件地址 if __name__ == "__main__":model_path = "/root/.cache/modelscope/hub/ZhipuAI/chatglm3-6b"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True).cuda()部署ChatGPT Next docker ...
开源和部署:ChatGLM3-6B作为一个开源模型,鼓励开发者和社区共同推动大模型技术的发展。模型的部署相对简单,支持多种部署方式,包括在本地或云端部署。 安全和合规性:尽管模型在训练各阶段都尽力确保数据的合规性和准确性,但由于其规模较小且受概率随机性影响,无法保证输出内容的准确性。开发者需要注意模型输出可能被...