ChatGLM3-6B提供了两种微调方式:全量微调和P-Tuning v2。一般推荐使用P-Tuning v2,因为它更加高效。使用以下命令执行P-Tuning v2微调: ./scripts/finetune_pt_multiturn.sh 注意:微调过程可能较长,且显卡占用较高。 五、测试与评估 微调完成后,可以使用官方提供的评估脚本或自行设计测试案例对模型进行评估。评估结...
ChatGLM3 是由智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,继承了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性,并在此基础上进行了全面的性能提升和创新性功能扩展。 系统要求 操作系统:Windows、Linux 或 macOS。本教程使用Windows进行安装。 python...
不翻墙下载速度很慢,也可以从ModelScope(魔搭社区)下载,地址:https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/files 此处以魔搭社区为例,新建一个python脚本,输入如下两行命令: from modelscope import snapshot_downloadmodel_dir = snapshot_download('ZhipuAI/chatglm3-6b', cache_dir='E:\chatglm3_m...
3.选择Current File运行推理代码,以验证本地部署模型是否可以使用,注意替换路径 fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModeltokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("../Models/chatglm3-6b",trust_remote_code=True)model=AutoModel.from_pretrained("../Models/chatglm3-6b",trust_remote_code=True,device='cuda'...
ChatGLM3-6B模型的项目文件托管在GitHub上,而GitHub是基于Git的服务,GitHub作为一个代码托管服务,它托管使用Git来对项目做版本控制。如果要复制(克隆)一个GitHub仓库到本地计算机,需要使用git clone命令可以。这个命令是Git的一部分,而Windows操作系统默认不自带Git。因此,为了使用git clone或其他Git功能,需要先从Git的...
ChatGlm3-6B部署+微调 源码+笔记分享在评论区!, 视频播放量 253、弹幕量 90、点赞数 12、投硬币枚数 16、收藏人数 21、转发人数 3, 视频作者 AI大模型知识分享, 作者简介 带你玩转大模型,有趣又实用的知识分享~,相关视频:【AI大模型】使用Ollama+Dify搭建一个专属于自己
在人工智能领域,大模型的发展日新月异,而清华ChatGLM3 6B大模型无疑是其中的佼佼者。这款模型在多个任务上都展现出了卓越的性能,引起了广大开发者和研究者的关注。那么,如何在Windows RTX4090环境下从零开始搭建这款大模型呢?本文将为您详细解析搭建过程,并提供一些实用的建议。 一、准备工作 在开始搭建之前,我们...
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力。这意味着开发者可以通过API调用,让模型执行特定任务或编写、解析简单的代码片段,从而将应用拓展到更为广泛的开发和智能辅助领域。 ChatGLM3-6B还允许开发者对预训练模型进行定制化微调,让它在某个领域工作的更好...
目前,本项目团队未基于ChatGLM3 开源模型开发任何应用,包括网页端、安卓、苹果iOS及WindowsApp 等应用。 尽管模型在训练的各个阶段都尽力确保数据的合规性和准确性,但由于 ChatGLM3-6B 模型规模较小,且模型受概率随机性因素影响,无法保证输出内容的准确。同时模型的输出容易被用户的输入误导。本项目不承担开源模型和...
**问题描述 使用本地模型, chatglm3-6b-int8 (chatglm3-6b int8量化后模型),启动后 对话后台会报错。 **复现问题的步骤 修改 modelConfig为量化模型,并且地址修改为本地路径 启动 python startup.py -a 界面可以正常显示,模型也可以正常加载(使用单独的chatglm3-6b-int8