使用了清华开源的大模型chatGLM3-6b进行本地部署,LLaMA-Factory进行大模型微调,使用fastgpt的知识库连接本地大模型,使用oneAPI进行接口管理。配套籽料文档已整理,见“平论区”, 视频播放量 403、弹幕量 163、点赞数 15、投硬币枚数 13、收藏人数 49、转发人数 8, 视频作
解压即用!从安装到微调,只要五步,带你从零到精通,保姆级新手教程,免费开源 AI 助手 Ollama ,100%保证成功! 2767 19 20:54 App 一行代码激活DeepSpeed,提升ChatGLM3-6B模型训练效率 675 5 30:09 App OpenAI 也翻车了 !ChatGPT Canvas 功能实测,意图识别不准,本地文件无法读取,真的值得用吗? 15.8万 1566...
在GitHub上下载源码:https://github.com/THUDM/ChatGLM3 下载到本地后右键单击,选则用Pycharm打开此文件夹 打开后Pycharm会提醒是否使用 requirements.txt(文档为该项目的依赖库)创建虚拟环境,点击确定创建后会在虚拟环境中自动安装 requirements.txt 中列出的库(建议在虚拟环境而非本地环境安装这些库) from models...
32 本地部署ChatGLM3-6B 11:32 33 配置项目运行环境 06:28 34 配置项目运行环境2 10:41 35 用Python创建项目依赖环境 10:07 36 下载模型权重文件 12:30 37 基于Gradio的web端对话应用 09:53 大模型时代必学!ChatGLM2-6B模型部署与微调教程,大模型训练流程及原理+微调容易踩的坑全详解!
试试微调后的结果吧 importosimporttorchfromtransformersimportAutoConfig, AutoModel, AutoTokenizermodel_dir='/root/autodl-tmp/chatglm3-6b'CHECKPOINT_PATH='/root/autodl-tmp/check-point/checkpoint-200'tokenizer= AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True) ...
简介:LLM-02 大模型 本地部署运行 ChatGLM3-6B(13GB) 双卡2070Super8GB 环境配置 单机多卡 基于LLM-01章节 继续乘风破浪 为大模型微调做准备 官方介绍 ChatGLM3-6B 是 ChatGLM 系列最新一代的开源模型,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: ...
本实验采用一个简单的自我认知的训练集,该训练集包含100多条自我认知的数据集,属于非常少的数据集,主要是用于测试和验证lora方法的微调效果。 按照官方的资料,训练集的基本格式如下: { "conversations": [ {"role": "user", "content": "类型#上衣*材质#牛仔布*颜色#白色*风格#简约*图案#刺绣*衣样式#外套...
目前基于ChatGLM3-6B进行了微调,并部署发布了API(遵循openAI的接口规则)。 如何在Langchain-Chatchat中进行调用呢? The text was updated successfully, but these errors were encountered: jingzladded thebuglabelFeb 28, 2024 dosubotbot Feb 28, 2024 ...
ChatGLM3是基于GLM-130B的对话微调版本,继承了GLM-130B的语言理解和生成能力,并针对对话场景进行了专门的优化。 ChatGLM3可以生成流畅、有趣、有逻辑的对话,并且不会出现重复、跑题、无关等问题。它可以根据用户的输入和历史记录进行动态调整,保持对话的连贯性和一致性。
正常启动(注意模型的位置,可以vim查看cli_demo.py中的MODEL_PATH) 微调依赖 # 官方准备的微调示例cd/root/autodl-tmp/ChatGLM3/finetune_demo/# 安装依赖pipinstall-rrequirements.txt 等待依赖安装完毕 本章小结 到此,环境的准备工作已经完成!下一节我们开始微调!