接下来就可以进行多轮对话形式的模型微调,同样在执行用于微调的Shell脚本之前,需要先将模型加载路径和数据加载路径根据自己的实际情况进行修改。 与单轮微调不同的时,在执行多轮微调脚本“finetune_pt_multiturn.sh”时总是报错,提示缺失模型路径和输出路径,但我已经指明这些路径。 bash ./scripts/finetune_pt_multi...
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...
此外,随着技术的不断发展,ChatGLM3-6B大模型的应用场景将会越来越广泛。未来,我们可以期待它在更多领域发挥重要作用,为人类带来更多的便利和价值。 产品关联:在ChatGLM3-6B大模型的部署与微调过程中,千帆大模型开发与服务平台提供了丰富的工具和支持。该平台集成了模型训练、部署、推理等功能于一体,能够帮助用户快速构...
通过运行inference.py脚本,可以对微调后的模型进行基本的推理测试,注意改路径: python inference.py \ --pt-checkpoint "/root/autodl-tmp/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo/output/advertise_gen_pt-20231128-160019-128-2e-2/checkpoint-50" \ --model /root/autodl-tmp/ZhipuAI/chatglm3-6b 验证结果 以下...
在有卡模式下重新启动服务器后,我们就可以开始微调模型了。在整个过程中,我们使用了两个代码仓:github和huggingface。github上的仓库是存放chatglm3-6b的运行代码的,而huggingface的代码仓中是存放运行所需的模型及模型相关配置文件的。在部署和微调过程中,可能会遇到一些问题。例如,下载的模型有缺失或损坏,这可能是因...
模型部署 在GitHub上下载源码:https://github.com/THUDM/ChatGLM3 下载到本地后右键单击,选则用Pycharm打开此文件夹 打开后Pycharm会提醒是否使用 requirements.txt(文档为该项目的依赖库)创建虚拟环境,点击确定创建后会在虚拟环境中自动安装 requirements.txt 中列出的库(建议在虚拟环境而非本地环境安装这些库) ...
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 pull yidadaa/chat...
本次部署使用的的大模型是ChatGLM3-6B,这个大模型是清华智谱研发并开源的高性能中英双语对话语言模型,它凭借创新的GLM(Gated Linear Units with Memory)架构及庞大的60亿参数量,在对话理解与生成能力上表现卓越。 ChatGLM3-6B不仅能够处理复杂的跨语言对话场景,实现流畅的人机互动,还具备函数调用以及代码解释执行的能...
27 ChatGLM3-6B高效微调实战3 15:59 28 大模型并行训练框架DeepSpeed(上) 08:43 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 ...
功能支持:ChatGLM3-6B支持多轮对话、工具调用(Function Call)、代码执行(Code Interpreter)和Agent任务。这些功能使得模型不仅能进行普通的对话,还能执行更复杂的任务,如代码解释和工具调用。 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,...