2、方法1:命令行模型Demo测试:进入到chatglm-web文件夹中,修改cli_demo.py文件中的模型路径地址,如下图所示 具体地,将上面的“THUDM/chatglm3-6b”修改成自己的模型文件路径,我们这里模型路径是在:/home/work/chatglm3/chatglm3-model,修改之后结果如下: 最后,wq!保存修改信息。这里有一个需要注意点:尽可能...
对ChatGLM3-6B-Base 的测试中,BBH 采用 3-shot 测试,需要推理的 GSM8K、MATH 采用 0-shot CoT 测试,MBPP 采用 0-shot 生成后运行测例计算 Pass@1 ,其他选择题类型数据集均采用 0-shot 测试。 我们在多个长文本应用场景下对 ChatGLM3-6B-32K 进行了人工评估测试。与二代模型相比,其效果平均提升了超过 5...
2、方法1:命令行模型Demo测试:进入到chatglm-web文件夹中,修改cli_demo.py文件中的模型路径地址,如下图所示 具体地,将上面的“THUDM/chatglm3-6b”修改成自己的模型文件路径,我们这里模型路径是在:/home/work/chatglm3/chatglm3-model,修改之后结果如下: 最后,wq!保存修改信息。这里有一个需要注意点:尽可能...
其中，性能方面，ChatGLM3-6B在44个中英文公开数据集测试中国内同尺寸模型排名首位，相比ChatGLM2-6B，多个排名提升33%以上，GSM8K基准提升179%；推理方面，相较于目前伯克利大学开源的vLLM，速度提升2-3倍，推理成本降低一倍。同时，新的模型还集成自研AgentTuning技术，激活模型智能体能力，在智能规划和执行方面比Ch...
Best Baseline 指的是截止 2023年10月27日、模型参数在 10B 以下、在对应数据集上表现最好的预训练模型,不包括只针对某一项任务训练而未保持通用能力的模型。 对ChatGLM3-6B-Base 的测试中,BBH 采用 3-shot 测试,需要推理的 GSM8K、MATH 采用 0-shot CoT 测试,MBPP 采用 0-shot 生成后运行测例计算 Pass@...
我们选取了 8 个中英文典型数据集,在 ChatGLM3-6B (base) 版本上进行了性能测试。 Best Baseline 指的是截止 2023年10月27日、模型参数在 10B 以下、在对应数据集上表现最好的预训练模型,不包括只针对某一项任务训练而未保持通用能力的模型。 对ChatGLM3-6B-Base 的测试中,BBH 采用 3-shot 测试,需要推理...
【chatglm3】(8):模型执行速度优化,在4090上使用fastllm框架,运行ChatGLM3-6B模型,速度1.1w tokens/s,真的超级快。 17:36 【chatglm3】(9):使用fastchat和vllm部署chatlgm3-6b模型,并简单的进行速度测试对比。vllm确实速度更快些。 08:36 【chatglm3】(10):使用fastchat本地部署chatlgm3-6b模型,并...
(3)【选择镜像】点击租用后,在搜索框中输入“chatglm”以快速查找镜像,在系统镜像中选择“ChatGLM3-6B”后,即可下单租用。 (4)【Web UI】镜像启动完成后,机器状态更变为“运行中”,如下所示,打开8501端口对应链接,即可进入ChatGLM3-6B的Web UI (5)【测试】进入Web UI后,即可与模型对话,如下图所示 ...
对ChatGLM3-6B-Base 的测试中,BBH 采用 3-shot 测试,需要推理的 GSM8K、MATH 采用 0-shot CoT 测试,MBPP 采用 0-shot 生成后运行测例计算 Pass@1 ,其他选择题类型数据集均采用 0-shot 测试。 我们在多个长文本应用场景下对 ChatGLM3-6B-32K 进行了人工评估测试。与二代模型相比,其效果平均提升了超过 ...
模型下载 HuggingFace 境外服务器可直接从 Hugging Face Hub 下载模型需要先安装Git LFS，然后运行！sudo apt-get install git-lfsgit lfs installgit clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b ModelScope 针对国内服务器只能采取这种方式才有这种方式下载模型，速度会快很多！！！新建 download.py，粘贴以下...