2024清华首发ChatGLM3-6B 部署和微调(Function Call、Code Interpreter、Agent)官方教程!附ChatGLM3技术文档,见“平论区”, 视频播放量 147、弹幕量 163、点赞数 7、投硬币枚数 8、收藏人数 13、转发人数 4, 视频作者 大模型-小懒哥, 作者简介 教你玩转大模型,相关视频
接下来就可以进行”ChatGLM3-6b“模型的克隆和模型权重文件的下载,文件较大下载过程比较慢或直接报错,因此,可以先设置学术资源加速再进行下载: #学术资源加速 source /etc/network_turbo #克隆模型 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3 下载完成后,可以看到在”autodl-tmp“文件中新增了一个”ChatGLM3...
在微调过程中,还可以尝试使用不同的微调方法,如P-Tuning v2等,以进一步提升模型性能。同时,注意监控显存和CPU使用情况,确保训练过程稳定进行。四、实际应用场景 ChatGLM3-6B在多个领域具有广泛的应用前景,包括但不限于对话系统、文本生成、问答系统、信息抽取和代码解释器等。通过微调,可以进一步提升模型在特定任务上的...
首先我们需要 kill 掉系统开启自启的 ChatGLM3-6B 服务,Jupyterlab 里新建一个 Terminal,然后输入下面指令查看 ChatGLM3 综合 Demo 服务器进程id,该程序通过 streamlit 启动,所以我们可以查下 streamlit 相关进程即可。 ps aux|grep streamlit kill 掉相关进程,从上面运行结果可以看出,相关进程id是,执行下面指令即可...
cache_dir='/root/autodl-tmp'# 使用Modelscope库中的snapshot_download函数下载ZhipuAI提供的名为'chatglm3-6b'的预训练语言模型。# 如果模型已经下载过了,它将使用缓存的版本,而不是重新下载。# 'revision'参数指定要下载的模型的版本;'master'通常指向最新稳定版本的代码。model_dir=snapshot_download('Zhipu...
使用了清华开源的大模型chatGLM3-6b进行本地部署,LLaMA-Factory进行大模型微调,使用fastgpt的知识库连接本地大模型,使用oneAPI进行接口管理。配套籽料文档已整理,见“平论区”, 视频播放量 465、弹幕量 163、点赞数 16、投硬币枚数 13、收藏人数 54、转发人数 8, 视频作
模型下载地址 https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 需要科学上网 或者https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/ 推荐 都可以直接下载 git clone + .git地址 - 》git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 拉官方代码: git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3.git...
本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架,对 ChatGLM3-6B-chat 模型进行 Lora 微调。Lora 是一种高效微调方法,深入了解其原理可参见博客:知乎|深入浅出Lora。 本节所讲述的代码脚本在同级目录 ChatGLM3-6B-chat Lora 微调 下,运行该脚本来执行微调过程,但注意,本文代码未使用分布式框架,微调 ChatGLM...
ChatGLM3-6B通过GLM预训练框架和自回归空格填充任务实现文本生成和理解,适用于多种NLP任务。 LoRA微调技术 LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种高效的微调技术,它通过更新模型中的低秩矩阵来适应新任务,而不需要调整整个模型参数。这种方法可以大大减少微调所需的计算资源和时间,同时保持模型的通用性。 LoRA微调步骤 1. ...