我本地已经创建了ChatGLM3-6b的python环境 python版本我设置的为:3.10.12 此处以新创建ChatGLM3-6b-32k为例: (base)C:\Users\icube-nj\workspce>condacreate-nChatGLM3-6b-32kpython=3.10.12WARNING:Acondaenvironmentalreadyexistsat'C:\Users\icube-nj\anaconda3\envs\ChatGLM3-6b-32k'Removeexistingenviro...
服务器环境搭建: 选择稳定的服务器平台,确保服务器性能满足模型运行需求。 配置服务器环境,包括安装必要的软件和库。 模型部署: 将微调后的模型权重上传到服务器。 在服务器上配置模型运行环境,确保模型能够正确运行。 复现Web Demo: ChatGLM3提供了多种交互页面,如命令行交互、基于Gradio的交互页面和基于Streamlit的...
安装好模型运行的环境依赖后,接着在"THUDM/chatglm3-6b at main (huggingface.co)"上进行模型权重等文件的下载 #克隆chatglm3-6b的参数、权重等文件 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 安装完成后,对比一下”autodl-tmp/ChatGLM3/chatglm3-6b“文件夹中已下载的文件和huggingface中”Files...
2024最新清华大学内部Agent教学课程,这绝对是B站讲的最好的教程,手把手带你搭建一套属于你的智能体!【原理讲解+代码解析】 404 75 0:45 App 为什么有人说弄懂了《从零开始大模型开发与微调》的90%,就超越了90%的大模型初学者? 1.5万 178 24:45 App 【喂饭教程】20分钟学会微调大模型Llama3,环境配置+模型...
4.环境搭建 4.1 虚拟环境conda工具搭建并激活 4.2 CUDA版本查看和torch版本匹配 4.3gitlfs下载 4.4 模型下载和代码拉取 4.5 依赖下载 5 模型微调 5.1 数据准备 5.2 LORA微调 5.3 微调前后对比 6 总结 1.什么是ChatGLM3-6B ChatGLM3是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 Ch...
本文将详细介绍如何在本地环境中使用chatglm.cpp库来部署ChatGLM3-6B大模型,实现从零到一的搭建过程,包括环境准备、模型下载、代码编写与运行等关键步骤,适合对AI和NLP感兴趣的开发者。
chatglm3-6B 下载 建议从 https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b 中下载模型到本地; 其他参考文档: https://zhipu-ai.feishu.cn/wiki/WvQbwIJ9tiPAxGk8ywDck6yfnof http
搭建步骤 1. ChatGLM3 下载 代码仓库:https://github.com/THUDM/ChatGLM3 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3 这个项目中没有包含模型,只有一些简单的自带聊天功能和相关接口示例,你需要下载所需的模型。 2. ChatGLM3-6B 模型下载 完整的模型实现可以在 Hugging Face Hub。如果你的网络环境较差,...
from modelscope import snapshot_downloadmodel_dir = snapshot_download('ZhipuAI/chatglm3-6b', cache_dir='E:\chatglm3_model') 参数cache_dir是模型下载的位置,可以依需求自行修改。当然需要先用pip安装modelscope这个库。 如果不事先下载好模型,后续运行代码时会自动从Hugging Face下载模型(可能要翻墙),且...
使用LLaMA Factory来训练智谱ChatGLM3-6B模型时,以下是一个训练过程: 1. 环境搭建 a. 安装Python和Anaconda 下载并安装适合你操作系统的Python版本(推荐Python 3.10或更高版本)。 安装Anaconda,以管理Python环境和依赖库。 b. 安装CUDA和cuDNN 根据你的NVIDIA显卡型号,下载并安装对应版本的CUDA和cuDNN。这些库将用于...