3.3 ChatGLM运行 四、数据集 4.1 下载数据集 4.2 数据集环境配置 五、微调 六、运行 七、训练前后对比 一、背景介绍 模型部署基本步骤分为模型选择、模型部署、运行,如果需要在特定的场景下定制化模型,则还需要进行数据集的选择、数据集格式转换、微调。 根据上述的步骤本教程选取如下的开源模型、数据集,来对医疗场...
因此,2021年,我们启动了以中文为主的大模型研发,并于2022年8月发布了ChatGLM-130B——中国首个千亿参数大模型。ChatGLM-130B的参数量为1,300亿,发布后迅速被全球70多个国家的1,000多家研究机构使用,标志着中国在大模型领域迈出了重要一步。 2022年...
ChatGLM3 是由智谱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。它是 ChatGLM 系列的第三版,继承了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性,并在此基础上进行了全面的性能提升和创新性功能扩展。 主要特性 强大的语义能力:ChatGLM3 在中文问答方面表现出色,能够理解复杂的语境和语义,提供准确的...
1] select_device(device_ids) seed_everything(42)模型链接及下载ChatGLM系列模型现已在ModelScope社区...
接下来介绍使用SDK 用Python来实现模型 API 的微调实操过程 第一步：安装SDK，python 版本推荐3.10 - 3.11 pip install zhipuai>=2.0.1 第二步：验证是否可以调用chatGLM4的API成功 from zhipuai import ZhipuAIclient = ZhipuAI(api_key="your api key")response = client.chat.completions.create(model=...
git:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 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。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答...
ChatGLM 大模型 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。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 ...
得益于 ChatGLM2 的升级,CodeGeeX 不仅可以更好的支持中英文输入,以及最大的8192序列长度,并且各项性能指标也取得了大幅提升。 模型原理 总结 心得: 大模型绝对说不上百花齐放,根源还是基础模型提供的原始能力,很多公司基于基础大模型结合垂直业务领域进行训练从而获得的模型能力,主导者还是少数派的,普通人也是可以进行...
△图1 ChatGLM 模型结构 如上图所示，整个流水线实际要求模型有两个不同的执行图，使用输入提示符进行首次推理时不需要 KV 缓存作为 GLMBlock 层的输入。从第二次迭代开始，QKV 注意力机制的上一次结果将成为当前一轮模型推理的输入。随着生成符的长度不断增加，在流水线推理过程中，模型输入和输出之间将存留大量...
体验 高性能应用服务 HAI 一键部署 ChatGLM2-6B。具体步骤见快速使用 ChatGLM 对话模型应用。 开发者体验 JupyterLab 、 Cloud Studio 进行ChatGLM2-6B API 的配置调用。 开发者使用 Cloud Studio 应用推荐 ChatGPT Next Web 快速开发调用 ChatGLM2-6B OpenAI API 服务,搭建自己的 GPT。