#(需参考以下配置修改脚本参数，还需改小迭代次数、设置保存间隔等)DATA_PATH="./finetune_dataset/chatglm3-6b-hf/alpaca"TOKENIZER_PATH="/data0/docker_files/modellink_test_lfx_07/weights/chatglm3-6b/"CKPT_LOAD_DIR="/data0/docker_files/modellink_test_lfx_07/weights/chatglm3_6b_tp1pp2/"--l...
chatglm3-6b-32k智谱AI与清华KEG实验室发布的中英双语对话模型,在ChatGLM3-6B的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力,能够更好的处理最多32K长度的上下文。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台集成快速检索、...
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,我们在这里给出了最...
from transformers import AutoModel, AutoTokenizerimport gradio as grimport mdtex2htmlfrom utils import load_model_on_gpus#修改这里模型文件目录model_path = "/root/.cache/modelscope/hub/ZhipuAI/chatglm3-6b"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)model = AutoMod...
3、ChatGLM3-6b模型下载 阿里云不支持huggingface,可以到modelscope下载,速度也较快,把模型放在根目录下 /mnt/workspace/chatglm3-6b 4、验证模型命令行对话 Demo #修改模型路径 #MODEL_PATH = os.environ.get('MODEL_PATH', 'THUDM/chatglm3-6b') ...
另外,我也把模型以及安装依赖全部整理好了,获取方法GZ:AINLPer直接回复:chatglm3-6b 说在前面 本文主要安装环境为:Centos7(8C24G)、T4(16G)显卡,由于实验室的电脑不能联网,本文主要是离线安装。所以这里将整个安装包分为了三个部分:ChatGLM3依赖文件、ChatGLM3模型文件、ChatGLM3 Web展示文件、其它依赖包,如下...
下载ChatGLM3项目文件:用户可以通过GitHub仓库(https://github.com/THUDM/ChatGLM3)下载ChatGLM3的项目文件。使用git clone命令将项目文件克隆到本地机器上。 下载ChatGLM3-6B模型文件:模型文件可以通过Hugging Face模型库(https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b)或魔塔社区(https://modelscope.cn/models/zhip...
1.ChatGLM3简介 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...
现在你可以运行模型了。ChatGLM3-6B 提供了多种运行方式,包括命令行界面、Streamlit 界面和 REST API。 命令行界面 运行以下 Python 脚本来启动命令行界面: Streamlit 界面 要运行 Streamlit 界面,你需要安装 Streamlit。 然后运行: 在浏览器中打开 http://localhost:8501 来访问 Streamlit 界面。
ChatGLM3是清华、智谱2023年开源的一款大模型。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 Blo...