ChatGLM3-6B模型代码,目前还在研读中,尚未全部读完。 图1为ChatGLM3-6B模型简图,其结构基于Transformer Encoder架构的Encoder,大体上与BERT架构类似。ChatGLM3实现模型架构时,已预置支持P-tuning v2微调结构,图7中的PrefixEncoder,负责将若干Prefix Tokens映射到各GLM Block层的输入层,并与上一个GLM Block层的输出结...
Tesla T4 采用全新的图灵(Turing)架构,相比过去的架构 Pascal,它在 Shader Compute 的基础上增加了具备 AI 训练和推理能力的 Tensor Core 和支持光线跟踪的 RT Core。 图(1) GPU T4 相关信息 ChatGLM3-6B介绍 ChatGLM3-6B由清华技术成果转化的公司智谱AI进行开源,它结合了模型量化技术,使得用户能够在消费级的...
aliendao.cn 和 hf-mirror.com 通过上述三种方法都可以下载chatglm3-6b模型文件，在 ChatGLM3-main 目录下新建 chatglm3-6b 文件夹，再将下载的模型文件放在 chatglm3-6b 目录。第四步：修改部分代码 用编辑器打开 ChatGLM3-main\basic_demo 目录中的 web_demo.py 文件，修改其中两处代码：（以下图为例）...
cli_demo.py这里,我们主要修改两个地方,他们是相邻的,加载的路径是官方自己设定的,如果在没有修改加载模型的路径前直接运行,那么程序就会自动到hugging face上面下载到系统盘里面,所以我们这里需要修改模型文件的加载路径。 具体要修改的地方在这里: 将原来的路径“THUDM/chatglm3-6b-32k”修改成自己的路径就好,就比...
预训练方法：ChatGLM3 采用大规模的中文语料库进行预训练，通过无监督学习和有监督学习相结合的方式，提高模型的语义理解和生成能力。模型架构：ChatGLM3 基于Transformer架构，并进行了进一步的优化和改进，以提高模型的性能和效率。硬件环境 最低要求： 为了能够流畅运行 Int4 版本的 ChatGLM3-6B，我们在这里给出了...
模型架构:ChatGLM3 基于Transformer架构,并进行了进一步的优化和改进,以提高模型的性能和效率。 硬件环境 最低要求:为了能够流畅运行 Int4 版本的 ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最低的配置要求: 内存:>= 8GB 显存: >= 5GB(1060 6GB,2060 6GB) 为了能够流畅运行 FP16 版本的,ChatGLM3-6B,我们在这里给出了...
接着下载模型,模型优先发布在Hugging Face上,地址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 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: ...
国产开源大模型ChatGLM3-6B,凭借其创新的GLM架构和庞大的60亿参数量,在对话理解与生成能力上表现卓越。本文将从零开始,手把手教你如何部署并使用ChatGLM3-6B,让你的AI应用更加智能和高效。 一、ChatGLM3-6B模型简介 ChatGLM3-6B是清华智谱研发并开源的高性能中英双语对话语言模型。它不仅能够处理复杂的跨语言对话...
ChatGLM3 是智谱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,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...
模型架构:ChatGLM3 基于Transformer架构,并进行了进一步的优化和改进,以提高模型的性能和效率。 硬件环境 最低要求:为了能够流畅运行 Int4 版本的 ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最低的配置要求: 内存:>= 8GB 显存: >= 5GB(1060 6GB,2060 6GB) 为了能够流畅运行 FP16 版本的,ChatGLM3-6B,我们在这里给出了...