针对 ChatGLM-6B 微调，试验结果显示：与其他两种模式相比， HBM 高速缓存模式在性能和使用方便性方面均更胜一筹。在英特尔® 至强® CPU Max 系列产品上，结合之前的两项优化，我们可以通过以下命令行启动 ChatGLM-6B 微调：△图 7. 在拥有 32 个物理核的英特尔® 至强® CPU Max 9462 双路服务器上启...
mkdir -p THUDM/chatglm-6b && cd THUDM/chatglm-6b && touch url.txt # 保存批量下载地址 vim url.txt # 执行wget批量下载到当前文件夹 wget -i url.txt 5、安装运行: 打开web_demo.py #一、如果模型位置不是默认path,修改如下位置:tokenizer= AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", tru...
通过以上步骤,我们成功启动了ChatGLM-6B模型,并可以在服务器的JupyterLab中进行对话,下面我们将其部署为API服务,然后在本地进行使用。 同样ChatGLM-6B模型为我们提供了api.py文件,它实现了一个基于FastAPI框架API服务,其接收一个HTTP POST请求,该请求体包含文本生成所需的参数,如prompt(提示文本)、history(对话历史)...
ChatGLM-6B 于 3 月 14 日发布,截至 6 月 24 日在 Huggingface 上的下载量已经超过 300w。 截至6 月 25 日,ChatGLM2 模型在主要评估 LLM 模型中文能力的 C-Eval 榜单中以 71.1 的分数位居 Rank 0;ChatGLM2-6B 模型则以 51.7 的分数位居 Rank 6,是榜单上排名最高的开源模型。 ChatGLM2-6B 是开源...
ChatGLM-6B: 单卡版本开源的对话模型充分的中英双语预训练:ChatGLM2-6B 在 1:1 比例的 中英语料上训练了 1.4T 的 token 量,兼具双语能力 , 相比于ChatGLM-6B初代模型,性能大幅提升。 • 较低的部署门槛:FP16 …
在INT4量化级别下,ChatGLM-6B的最低显存需求仅为6GB,这对于广大开发者来说无疑是一个巨大的福音。 此外,ChatGLM-6B还使用了监督微调(Supervised Fine-Tuning)、反馈自助(Feedback Bootstrap)以及人类反馈强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback)等技术,进一步提升了模型的理解能力和对话质量。这些技术的...
ChatGLM-6B模型部署与微调教程,大模型训练流程及原理+微调容易踩的坑全详解!从模型架构到实际应用,(Function Call、Code Interpr, 视频播放量 873、弹幕量 92、点赞数 18、投硬币枚数 13、收藏人数 57、转发人数 4, 视频作者 大模型入门教程, 作者简介 带你玩转大模型,
基于ChatGLM-6B第一版,要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B 转载请备注出处:https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/ PrefixEncoder 作用:在微调时(以P-Tuning V2为例),方法训练时冻结模型的全部参数,只激活PrefixEncoder的参数。 其源码如下,整体来看是比较简单的。
ChatGLM-6B模型是一个62亿参数规模的中英双语对话语言模型，它使用了清华大学KEG实验室与智谱AI公司共同构建的一个包含超过1000亿词汇量的中英双语数据集进行预训练。该数据集涵盖了各种类型和领域的文本数据，包括新闻、百科、社交媒体、小说、电影剧本等，并且特别增加了大量的对话数据，如电视剧台词、聊天记录、问答...
通过命令行进入ChatGLM-6B的代码目录。 使用git clone命令下载项目代码和数据集。 安装所需的依赖库,例如transformers、torch等。 配置训练参数,例如学习率、批次大小等。 运行训练脚本,开始训练模型。训练过程可能需要数小时或数天,具体取决于硬件性能和训练参数。 在训练过程中,可以通过调整超参数、优化器类型、学习率...