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 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、更充分的训练...
训练ChatGLM3-6B 模型,显卡显存建议选择等于大于 16GB 以上的显卡,因为 ChatGLM3-6B 模型载入后会占用大约 13GB 左右显卡显存。 选择完成后创建实例,然后点击JupyterLab,进入终端。 2. 复制 ChatGLM3-6B 模型到实例数据盘 1.ChatGLM3-6B模型大小为24G,可以通过如下命令统计,复制到数据盘前,请先确认数据盘...
一、ChatGLM3-6B模型介绍ChatGLM3-6B是智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的新一代(第三代)对话预训练模型。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引入了更强大的基础模型、更完整的功能支持和更全面的开源序列。 更强大的基础模型ChatGLM3-6B的基础模型ChatGLM3-6B-Base采...
https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/summary ChatGLM3-6B-预训练模型: https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b-base/summary ChatGLM3-6B-32K模型: https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b-32k/summary 创空间体验: https://modelscope.cn/studios/ZhipuAI/chatglm3...
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...
一、ChatGLM3-6B模型概述 ChatGLM3-6B是由智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的一款对话预训练模型。该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,引入了更强大的基础模型和更全面的开源序列,为用户提供了更丰富的应用场景和更高效的训练方式。 二、ChatGLM3-6B模型特点 更强大的基础模型...
基于ChatGLM3-6B训练业务领域大模型的步骤如下: 1.准备环境:首先需要确保已经安装了Python环境,并且已经安装了Anaconda。在Anaconda中创建两个Python解释器,一个是Python3.9,一个是Python3.10。 2.创建项目:在趋动云平台上创建项目,命名项目并选择本地代码。在镜像选择中选择pytorch2.0.1,Python3.9。选择预训练模型,点...
P11. 【官方教程】ChatGLM + LangChain 实践培训 1:10:14 P22. 1_LangChain_Intro_v02.zh_gpt_subtitl 03:07 P33. 2_LangChain_L1_v02.zh_gpt_subtitled 18:24 P44. 3_LangChain_L2_v02.zh_gpt_subtitled 17:05 P55. 4_LangChain_L3_v02.zh_gpt_subtitled ...
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...
除此之外,您也可以尝试直接使用原模型的tokenizer。 ioir123jucommentedNov 3, 2023 我也遇到了同样的问题,以下是两个tokenizer对比 原版 { "name_or_path": "THUDM/chatglm3-6b-base", "remove_space": false, "do_lower_case": false, "tokenizer_class": "ChatGLMTokenizer", "auto_map": { "Auto...