除了源码,最关键的是大模型文件,官网提供了三种不同类型的大模型文件,分别是基础模型ChatGLM3-6B-Base、对话模型ChatGLM3-6B、长文本对话模型ChatGLM3-6B-32K,这三种模型文件依次变大,对内存占用也依次变高,大家可以根据自己电脑内存情况等选择,我选择了ChatGLM3-6B模型,运行时内存占用13GB左右。 链接提供了三个...
由于默认情况下,ChatGLM3-6B模型以 FP16 精度加载,因此大概需要16G左右; 如果显存不够需要修改源码进行量化处理,源码参考如下: model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True) .quantize(8).cuda() 三、购买云服务器 在AutoDL租一个按量收费的服...
基于ChatGLM3-6B和IPEX-LLM创造一个故事生成机器人 技术选型:模型使用ChatGLM3-6B,经测试,此模型在纯CPU,16G内存的机器上也能正常运行。ChatGLM3-6B模型支持输出,用作故事创作机器人再合适不过并且,使用 IPEX-LLM (Intel® LLM Library for PyTorch) 降低模型精度,加速推理。硬件环境:使用32G内存的阿里云第八代...
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: from modelscope import snapshot_...
mkdir./finetune_dataset/chatglm3-6b-hf_1/ 然后使用以下 Python 脚本处理微调数据集：python./preprocess_data.py \--input./finetune_dataset/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet \--tokenizer-name-or-path /data0/docker_files/modellink_test_lfx_07/weights/chatglm3-6b/ \--output-...
5. 下载完后,model下就会有一个chatglm3-6b,进入cli_demo.py然后修改一下源代码的路径就好。 之后就可以运行了,官方提供了 3 种运行方式: 本地:运行cli_demo.py Web 端有 2 个 注意:web_demo2.py,web_demo.py,需要和cli_demo一样的修改路径 ...
在10月27号,清华和智谱AI联合发布的ChatGLM3,性能据说是10B以内最强。本系列文章就是通过源码阅读,看看到底是怎么实现的。 Chatglm3-6B Readme 首先,从Readme中,注意到有两个重大改进:基座模型的训练数据和Chat模型的prompt格式。其中,训练数据目前还未公开,因此,我们尝试从prompt格式切入,看看到底有哪些改进。
直接在https://github.com/THUDM/ChatGLM3,下载源码 3、下载模型 如果显卡8G一下建议下载ChatGLM3-6B,ModelScope是国内的,下载比较快 用下面两种方式都可以下载 使用git在MadelScope下载大概半小时左右,看个人网速 4、安装 使用Anaconda Prompt窗口执行以下命令新建一个 conda 环境并安装所需依赖: ...
下载完chatglm.cpp源码和ChatGLM3-6B模型后,你需要编译chatglm.cpp以生成可执行文件。 mkdir build cd build cmake .. make 确保CMake能够找到CUDA和cuDNN的安装路径,并在编译过程中没有错误。 配置和运行 编译完成后,你会在build目录下找到可执行文件。接下来,你需要配置一些参数来加载ChatGLM3-6B模型,并启动...