>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True) >>> model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True, device='cuda') >>> model = model.eval() >>> response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[...
对ChatGLM3 进行加速的开源项目:chatglm.cpp: 类似 llama.cpp 的量化加速推理方案,实现笔记本上实时对话ChatGLM3-TPU: 采用TPU加速推理方案,在算能端侧芯片BM1684X(16T@FP16,内存16G)上实时运行约7.5 token/s 1.2评测结果 1.2.1 典型任务 我们选取了 8 个中英文典型数据集,在 ChatGLM3-6B (base) 版本上...
可以通过如下代码调用 ChatGLM 模型来生成对话: >>>fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModel>>>tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True)>>>model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True, device='cuda')>>>model ...
例如,Anyscale团队发现,与ChatGPT的分词长度相比,LLaMA 2的分词长度增加了19%(但整体成本要低得多)。HuggingFace的研究人员也发现,与GPT-4相比,对于相同长度的文本,LLaMA 2训练所需的词元要多20%左右。 那么对于大模型推理服务应该如何准确衡量模型的推理速度呢?其常见的评估指标如下:...
在LLaMA-Factory的Web界面中,点击页面左侧的Model选项卡,选择ChatGLM3-6B作为微调的目标模型。 设置参数: 在页面右侧的Model Configuration区域,设置微调所需的参数,如学习率、批大小、微调方法等。具体参数的设置可以参考LLaMA-Factory的官方文档或根据自己的任务需求进行调整。 准备数据集: 选择或生成用于微调的数据集...
对ChatGLM3进行加速的开源项目: ·chatglm.cpp:类似llama.cpp的量化加速推理方案,实现笔记本上实时对话 ·ChatGLM3-TPU:采用TPU加速推理方案,在算能端侧芯片BM1684X(16T@FP16,内存16G)上实时运行约7.5 token/s 1.2评测结果 1.2.1典型任务 我们选取了8个中英文典型数据集,在ChatGLM3-6B (base)版本上进行了性...
对ChatGLM3 进行加速的开源项目: chatglm.cpp: 类似 llama.cpp 的量化加速推理方案,实现笔记本上实时对话 ChatGLM3-TPU: 采用TPU加速推理方案,在算能端侧芯片BM1684X(16T@FP16,内存16G)上实时运行约7.5 token/s 1.2评测结果 1.2.1 典型任务 我们选取了 8 个中英文典型数据集,在 ChatGLM3-6B (base) 版本...
LLaMA-Factory是一个专门用于微调大模型的工具库。它提供了丰富的微调方法和配置选项,能够帮助用户快速地进行模型微调。使用LLaMA-Factory进行ChatGLM3-6B微调时,首先需要克隆LLaMA-Factory的代码仓库,并安装相应的依赖包。然后,配置训练集并运行微调脚本即可。 在微调过程中,需要注意以下几点: 数据质量:确保训练集的数据...
chatglm.cpp: 类似 llama.cpp 的量化加速推理方案,实现笔记本上实时对话 ChatGLM3-TPU: 采用TPU加速推理方案,在算能端侧芯片BM1684X(16T@FP16,内存16G)上实时运行约7.5 token/s 1.2评测结果 1.2.1 典型任务 我们选取了 8 个中英文典型数据集,在 ChatGLM3-6B (base) 版本上进行了性能测试。
1、选择下载目录:E:\llm-train\LLaMA-Factory,并打开 2、创建新的python环境,这里使用conda创建一个python空环境,选择python3.10 3、安装依赖 参考LLaMA-Factory的依赖安装步骤 安装LLaMA-Factory依赖 AI检测代码解析 (llm) PS E:\llm-train\LLaMA-Factory> pwd Path --- E:\llm-train\LLaMA-Factory (llm) PS...