此外,你还可以对ChatGLM3-6B进行定制化微调,使其在某个领域表现得更好。例如,你可以使用特定领域的语料库对ChatGLM3-6B进行训练,以提高其在该领域的对话理解和生成能力。 七、产品关联:千帆大模型开发与服务平台 在部署和使用ChatGLM3-6B的过程中,千帆大模型开发与服务平台可以为你提供全方位的支持。该平台提供了...
(5)【测试】进入Web UI后,即可与模型对话,如下图所示 (6)【使用】ChatGLM3 Demo 拥有三种模式,使用案例参考https://github.com/THUDM/ChatGLM3/blob/main/composite_demo/README.md Chat: 对话模式,在此模式下可以与模型进行对话。 Tool: 工具模式,模型除了对话外,还可以通过工具进行其他操作。 Code Interpre...
ChatGLM3-6B是其中一个备受瞩目的模型,其拥有60亿参数,具备出色的自然语言理解和生成能力。本文将指导读者如何使用命令行接口(CLI)与ChatGLM3-6B进行多轮对话,探索其在实际应用中的潜力。 一、安装与配置 首先,确保您的计算机上安装了Python环境,并安装了必要的依赖库,如transformers和torch。您可以通过pip命令安装这...
您可以使用应用服务市场或 CPT 云迁移工具完成组件的部署。 注意:chatglm3-6b-gpu 服务部署后会默认启动进程,而 chatglm3-6b-gpu-advance 服务部署后默认不启动进程,可通过自定义启动参数启动进程。 ●如何使用服务市场一键部署,请参见应用服务部署。
一、安装AI大模型所需依赖项(使用GPU) 由于大语言模型参数量较大,对资源的算力需求高,而CPU资源有限,所以需要采用GPU去进行训练。 安装NVIDIA驱动以及CUDA Toolkit11.8,地址如下:https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive?target_os=Linux。选择对应的安装包进行下载并安装 ...
PaddleNLP 是基于 PaddlePaddle 深度学习平台的自然语言处理库,它提供了丰富的预训练模型、优化的数据处理能力以及易于使用的模型训练和评估工具。 PaddleNLP 通过提供易于使用的高级 API 和灵活的底层接口,使得从数据预处理到模型训练、评估和部署的整个流程更加高效和便捷。此外,PaddleNLP 还支持多种深度学习模型,包括语...
2 矩池云快速使用ChatGLM3 (1)【选用机器】进入矩池云官网matpool.com/, 以此点击“产品服务”、“GPU”,如图所示 (2)【租用机器】在列表中,选用还是的机器,需要选择显存大于 13G 的机器,比如 V100、A4000、RTX3090、RTX4090等,不然ChatGLM-6B模型会因为显存不够而报错(CUDA out of Memory) (3)【选择镜像...
使用mindformers为r1.0,裸机环境 1.微调步骤为: cd scripts bash run_distribute.sh /home/data/gyw/mindformers_r1.0/research/hccl_8p_01234567_127.0.0.1.json ../configs/glm3/run_glm3_6b_finetune*.yaml '[0,8]' finetune 参数设置如下: 生成的微调结果: 2.进行chat_web推理测试步骤为: 修改参数...
本次部署使用的的大模型是ChatGLM3-6B,这个大模型是清华智谱研发并开源的高性能中英双语对话语言模型,它凭借创新的GLM(Gated Linear Units with Memory)架构及庞大的60亿参数量,在对话理解与生成能力上表现卓越。 ChatGLM3-6B不仅能够处理复杂的跨语言对话场景,实现流畅的人机互动,还具备函数调用以及代码解释执行的能...
完成微调后,使用测试集评估模型性能。如果满意,你可以将模型部署到生产环境中,用于生成式问答等任务。 结论 通过PEFT库和QLORA技术,我们展示了如何在资源受限的情况下高效地微调大型预训练语言模型ChatGLM3-6B。这种方法不仅减少了训练时间和资源消耗,还保持了模型性能,为NLP应用提供了灵活且高效的解决方案。 希望这篇...