新建一个文件夹,名字随意,我创建的文件夹名字叫chatglm。在chatglm文件夹下面执行命令,下载源码: git clonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM3 下图是我下载完源码和大模型后最终的目录结构。 下载模型文件 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、...
大模型RAG企业项目实战:手把手带你搭建一套完整的RAG系统,项目实战+部署源码,纯小白都能学明白!LLM大模型_RAG_大模型微调_多模态 敲代码聊大模型 989 5 冒死上传!目前B站最完整的大模型微调教程,适应于所有大模型微调实战!微调|量化|部署|应用 大模型拾怡 1298 79 花了2万多买的AI大模型课程全套,现在分享给...
部署gpu驱动 #下载rtx4060驱动https://www.nvidia.cn/drivers/lookup/#安装基础依赖环境yum-y install gcc kernel-devel kernel-headers#内核版本和源码版本ls/boot|grep vmlinu rpm-aq|grep kernel-devel# 屏蔽默认带有的nouveau,并追加两条vim/lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf#blacklist nvidiafbblacklist no...
在运行模型过程中可能会存在一些bug,主要就是两个库没有安装,transformer库和dartet这两个库: chatglm模型采用Transformer结构,即采用编码器-解码器框架进行搭建,其运行环境是Dart语言,需要在运行chatglm的环境中先安装dartet库,以支持chatglm源码中对机器学习功能的调用。 Ⅱ. QAnything本地部署 QAnything (Question ...
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) ...
第二步、进行模型源码下载 第一条命令是打开大文件传输,如果不打开将会克隆失败。 第二个是开始克隆模型文件,大概需要几十分钟,如果网速快的十几分钟……,耐心等待一下。 具体的实现如下: git lfs install git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b-32k ...
我最后配置了云端的gpu。 网页版一直加载不出来,命令行版本成功了。 网页版网址点进去没反应 代码是这个: from modelscope import AutoTokenizer, AutoModel, snapshot_download model_dir = snapshot_download("ZhipuAI/chatglm3-6b", revision = "v1.0.0") ...
由于Huggingface上、modelscope.cn上以及chatglm的github上,都没有详细的核心接口说明。全网检索很久,也没有找到答案。最后经过研究,可以通过源码文件来了解:https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b/blob/main/modeling_chatglm.py 本文通过给出相关接口注释,帮助大家了解相关接口的用法。
LoraConfig这个类中可以设置很多参数,但主要的参数没多少,简单讲一讲,感兴趣的同学可以直接看源码。 task_type:模型类型 target_modules:需要训练的模型层的名字,主要就是attention部分的层,不同的模型对应的层的名字不同,可以传入数组,也可以字符串,也可以正则表达式。
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务器;大家可自行选择合适的云平台,购买云服务器...