在使用ChatGLM-6B的过程中,可能会遇到一些常见问题。以下是常见问题和相应的解决方案: 安装Python或依赖库时出现问题:可以尝试重新安装或升级Python和依赖库,确保使用的是最新版本。同时,也可以检查环境变量是否配置正确。 训练模型时出现内存不足问题:可以尝试减小批次大小、减少序列长度等方法来降低内存使用量。同时,也...
轻量级的参数量:相较于其他大型模型,ChatGLM-6B具有更少的参数量,便于部署和应用。 开源特性:模型的开源特性使得开发者可以自由地使用和修改,以适应特定的应用需求。 二、DAMODEL平台部署ChatGLM-6B 2.1 实例创建 部署ChatGLM-6B的第一步是在丹摩智算平台上创建GPU云实例。进入DAMODEL控制台,选择资源-GPU云实例,点...
ChatGLM-6B 参考了 ChatGPT 的设计思路,在千亿基座模型 GLM-130B 中注入了代码预训练,通过有监督微调等技术实现与人类意图对齐(即让机器的回答符合人类的期望和价值观)。 不同于训练ChatGPT需要1万+ A100显卡,ChatGLM-6B可以单机运行在消费级显卡上(13G可运行,建议16-24G显卡),未来使用空间大。 https://github...
下面,我们来尝试基于中英双语的对话语言模型ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调,相关代码放置在GitHub上面:llm-action。 ChatGLM-6B简介 ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。ChatGLM-6B 使用了和ChatGPT相似的技术,针对中文问答和对话进行...
目前ChatGLM-6B 以及 ChatGLM2-6B 均可通过登记进行商用,为方便大家使用,矩池云已第一时间获取到相关权限并上线了这两个模型的镜像,后续也会根据模型更新而进行镜像迭代,以下是在矩池云上使用 ChatGLM2-6B 的方法,ChatGLM-6B 的使用方法与其一致。
使用V100 32G的GPU进行测试。因为内存有限,所以降低了batch_size。最后训练的命令是: python finetune_generation.py \ --output_dir ./checkpoints/chatglm-6b \ --per_device_train_batch_size 8 \ --per_device_eval_batch_size 8 \ --gradient_accumulation_steps 1 \ --model_name_or_path /home/ai...
进入到这个黑框之后,如果你的chatglm项目解压在d盘,那么首先使用 d: 这个命令来转到d盘,再cd到指定目录。比如我这里是安装在D:\ChatCLM-6B-main 路径里。 首先输入这个命令: pip install -r requirements.txt来安装chatglm所需依赖。 随后输入 nvidia-smi 来确认我们当前的cuda版本是什么。anaconda会内置cuda,检查...
“ChatGLM-6B"是OpenAI的一个特定版本的ChatGLM模型，开源的、支持中英双语的对话语言模型，其中的"6B"表示该模型有60亿（6 billion）的参数。参数的数量通常是衡量一个神经网络模型复杂性和处理能力的一个重要指标。一般来说，参数越多，模型的处理能力越强，但同时也需要更多的计算资源来训练和运行。这个模型是在...
●gpu-openai:registry.cloudrun.cloudbaseapp.cn/cloudrun/chatglm3-6b:gpu-openai-custom 服务部署 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。
ChatGLM-6B是一个基于Transformer架构的大型语言模型,具有强大的文本生成和理解能力。通过使用LoRA微调,我们可以进一步提升其在对话生成等任务上的表现。 一、LoRA结构解析 LoRA微调方法的核心在于对模型参数的低秩分解。在LoRA中,我们将模型的部分参数矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积,从而在不增加参数量的情况下实现对模型...