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...
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、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度...
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 代码执行(Code Interpreter)和 Agent 任务等新特性。 2.前期准备: python:3.10+,`transformers` 库版本推荐为 `4.30.2`,`torch` 推荐使用 2.0 及以上的版本,以获得最佳的推理性...
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、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度...
chatglm3-6b, chatglm-3b微调/LORA/推理/单机多卡/deepspeed/支持多轮对话 源码:https://github.com/yongzhuo/ChatGLM3-SFT 踩坑(截至20231031) 0.官方prompt, 支持chatml(system), system可以改,但是要注意<|user|>最好放第一位, 如果换成<|assistant|>直接预测、微调会变得很差 ...
ChatGLM3-6B:新一代开源双语对话语言模型,流畅对话与低部署门槛再升级 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
ChatGLM3-6B:新一代开源双语对话语言模型,流畅对话与低部署门槛再升级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…
步骤 3：下载 ChatGLM3-6B 模型 从 GitHub 下载 ChatGLM3-6B 模型仓库。git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3cd ChatGLM3 步骤 4：安装模型依赖项 在项目目录中，安装模型所需的依赖项。pip install -r requirements.txt 步骤 5：下载模型文件 新建目录THUDM，并使用 Modelscope下载模型文件到此文件...
2、更全面的功能支持 ChatGLM3-6B通过全新设计的Prompt格式，不仅支持流畅的多轮对话，还原生整合了工具调用、代码执行及Agent任务等复杂功能，为用户提供更为全面的体验。3、广泛的开源序列 除了核心的ChatGLM3-6B模型外，项目还开源了基础模型ChatGLM3-6B-Base、长文本对话模型ChatGLM3-6B-32K以及强化长文本理解...
2. 修改脚本启动微调，可参考以下配置修改脚本参数，并改小迭代次数、设置保存间隔等：bash examples/chatglm3/tune_chatglm3_6B_8K.sh #(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_...