Chatglm3-6B Chat模型下载地址:[魔搭社区官网](https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b) Chatglm3-6B Base模型下载地址(可能速度较慢):[Hugging Face官网](THUDM/chatglm3-6b-base · Hugging Face) Chatglm3-6B Base模型国内下载地址:[魔搭社区官网](https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/...
1、Lora 微调 chatglm3-6b-base 的推理 (1)查看输出目录 (2)微调日志 2、推理 (1)修改代码 (2)使用 openai_api.py 运行模型提供接口 (3)无法设置 eos_token 属性问题 (4)缺失 config.json 问题 (5)调用 /v1/chat/completions (6)使用 inference.py 测试 N、后记 0、背景 搞个新环境研究 GPT、GPT...
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
changed the title如何调用 chatglm3-6b-base模型,用web页面报错。【ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)】如何调用 chatglm3-6b-base模型,用web页面报错。on Dec 5, 2023 OMRailgun commentedon Dec 5, 2023 OMRailgun
@@ -1,10 +1,23 @@ # ChatGLM3-6B-base 微调示例本目录提供 ChatGLM3-6B-base 模型的微调示例,目前,仅包含了Lora微调。如果将模型下载到了本地,本文和代码中的 `THUDM/chatglm3-6b-base` 字段均应替换为相应地址以从本地加载模型。运行示例需要 `python>=3.10`,除基础的 `...
3、ERROR: permission denied while trying to connect to the Docker daemon socket at unix:///var/run/docker.sock: Get "http://%2Fvar%2Frun%2Fdocker.sock/_ping": dial unix /var/run/docker.sock: connect: permission denied make: *** [Makefile:52: release_build] Error 1发布...
1、chatglm3-6b-base 基于 Lora 的微调 - 参考信息 2、环境准备 (1)项目工作目录 (2)克隆 https://github.com/THUDM/ChatGLM3 代码 (3)克隆 chatglm3-6b-base 模型 (4)创建虚拟环境 (5)激活环境安装依赖 (6)更改 torch==2.1.2 为 torch==2.1.2+cu118 3、微调 (1)拷贝微调数据和脚本 (2)微调...
ne(self.pad_token_id).long() ) 2 changes: 1 addition & 1 deletion 2 tuner/train_full.py Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -109,7 +109,7 @@ def train(): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( model_args.model_name_or_path, cache_dir=training_args....
请参考 [ChatGLM3-6B 微调示例](finetune_demo/README.md)。 请参考 [ChatGLM3-6B 微调示例](finetune_chatmodel_demo/README.md)。 ### 网页版对话 Demo  146 changes: 146 additions & 0 deletions 146 finetune_basemodel_demo/arguments.py Original file lin...
chatglm3-6b模型在训练过程中报内存溢出,但是其他模型(chatglm3-6b-base、chatglm3-6b-32k、chatglm3-6b-128k)并不会,都能够正常训练。 甚至chatglm3-6b模型降到更低的参数,也依旧会报内存溢出。 chatglm3-6b模型为什么会需要更大的算力?不是chatglm3-6b-128k需要的算力最大吗?