2、方法1:命令行模型Demo测试:进入到chatglm-web文件夹中,修改cli_demo.py文件中的模型路径地址,如下图所示 具体地,将上面的“THUDM/chatglm3-6b”修改成自己的模型文件路径,我们这里模型路径是在:/home/work/chatglm3/chatglm3-model,修改之后结果如下: 最后,wq!保存修改信息。这里有一个需要注意点:尽可能...
模型权重转换 MindSpore 推理 MindSpore Lite 推理 模型推理性能测试 总结 参考文档 随着ChatGPT 的现象级走红,引领了AI大模型时代的变革,从而导致 AI 算力日益紧缺。与此同时,中美贸易战以及美国对华进行AI芯片相关的制裁导致 AI 算力的国产化适配势在必行。之前也分享过一些国产 AI 芯片 和 AI 框架。
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: 修改参数的内容: seed: 0 output_dir: './output' # path to sav...
为了测试ChatGLM3-6B在RAG能力上的表现,我们可以进行以下对比测试: 准确度测试:对比ChatGLM3-6B在不同数据集上的准确率,以评估其在回答问题时的可靠性。 速度测试:测量ChatGLM3-6B在不同设备上的运行速度,以评估其在处理请求时的效率。 知识库测试:通过对比ChatGLM3-6B在不同知识库中的表现,以评估其对外部数...
除了简单的API调用测试外,我们还可以通过实际案例来进一步了解ChatGLM3-6B模型在实际应用中的表现。以下是两个具有代表性的案例分析: 案例一:智能客服机器人 在智能客服领域,ChatGLM3-6B模型可以很好地理解用户的问题,并提供准确、自然的回答。通过API调用,企业可以将模型集成到现有的客服系统中,实现24小时在线服务,提...
六、运行测试 进入basic_demo目录,查看测试的demo 执行测试demo : python cli_demo.py 这个目录放了各种测试用的demo,为了方便使用,本次主要采用命令行客户端的方式测试 第一次执行时,中途链接huggingface超时失败,惊出一身冷汗 第二次执行后执行成功(终于出现了期待已久的画面) ...
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。 Best Baseline指的是截止2023年10月27日、模型参数在10B以下、在对应数据集上表现最好的预训练模型,不包括只针对某一项任务训练而未保持通用能力的模型。 对ChatGLM3-6B-Base的测试中,BBH采用3-shot测试,需要推理的GSM8K、MATH采用...
服务请求测试 这里我们以HTTP请求的方式来和服务进行交互,客户端使用Python的requests来发送数据请求,代码如下 import requests import json url = "http://0.0.0.0:18999/v2/models/chatglm3-6b/infer" def handle(prompt: str, history: str, temperature: float = 0.3, max_token: int = 1024, history_len...
大模型硬件门槛?ChatGLM3-6B 测试告诉你真相! #大语言模型 #gpt #人工智能 #python编程 #抖音宠粉红包 - 小虎说神坑于20240314发布在抖音,已经收获了598个喜欢,来抖音,记录美好生活!
准备模型文件：将ChatGLM3的依赖包和模型文件复制到指定目录。利用requirements.txt文件从GitHub下载额外依赖，确保模型加载所需的所有库均已就位。进行模型加载Demo测试：将ChatGLM3 Web展示文件复制到指定目录，并根据具体方式（命令行、Gradio网页版或Streamlit网页版）启动模型加载Demo。在命令行中，修改cli_...