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/chatglm2-6b”修改成自己的模型文件路径,我们这里模型路径是在:/home/work/chatglm2/chatglm2-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...
ChatGLM2-6B/ptuning/train.sh PRE_SEQ_LEN=128 #soft prompt 长度 LR=2e-2 #训练学习率 NUM_GPUS=2 #卡的个数 torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc-per-node=$NUM_GPUS main.py \ --do_train \ --train_file data/train.json \ #模型训练数据 --validation_file data/dev.json \ -...
【新智元导读】清华ChatGLM2-6B模型又开始刷圈了！新版本在推理能力上提升了42%，最高支持32k上下文。ChatGLM-6B自3月发布以来，在AI社区爆火，GitHub上已斩获29.8k星。如今，第二代ChatGLM来了！清华KEG和数据挖掘小组（THUDM）发布了中英双语对话模型ChatGLM2-6B。项目地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM...
进入到刚才下载的ChatGLM2-6B源码目录下; 先激活刚刚创建的虚拟环境py310_chatglmconda activate py310_chatglm输入下面代码安装依赖pip install -r requirements.txt如果运行错误,可能部分依赖需要额外手动安装: 安装gradio。
ChatGLM2-6B至少需要13GGPU(虽然官网说12G即可),int8需要8G,int4需要4G。 Win10系统,GTX1060显卡6GB(只能用int4模型,亲测开启GLM2时占了5GB以上) 1、git 2、conda 3、python 3.9 4、pip 5、CUDA 11.1 (GPU相关) 6、torch 1.10.1 (跟CUDA版本对应) ...
所以ChatGLM2-6B的CEval成绩超过GPT4确实提升巨大。但是，经过实际体验后，客观的说ChatGLM2-6B依然还和GPT4有一定差距，但是提升也确实很大。这并不是说CEval评估的不准，主要是一个评估的侧重点问题，这个也放到后续具体讨论。推理效率提高：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G ...
ChatGLM2-6B是一种基于Transformer架构的开源双语对话语言模型,具有60亿参数,支持中英文两种语言。它基于GLM-130B模型进行优化,在大量无监督数据上进行预训练,并使用迁移学习和微调技术来提高对话性能。ChatGLM2-6B的主要特点包括: 强大的语言生成和理解能力:ChatGLM2-6B能够根据上下文生成连贯、有意义的回复,并理解复...
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clonehttps://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 方式一,直接挂载百度飞桨上已有的glm2模型 glm2-6b模型 image.png cd ~/data/dataxxxx unzip chatglm2-6b.zip mv pytorch* ~/work/chatglm2-6b/ mv 方式二,自己下载上传glm2模型 ...
ChatGLM-6B:于2023年3月开源。在进行ChatGLM千亿模型内测的同时,清华团队也开放出了同样技术小参数量的版本,方便研发者们进行学习和开发(非商用)。 ChatGLM对话模型的微调需要用到两个部分;一是已预训练的模型文件,二是ChatGLM的源码文件。 模型文件
在个人电脑上部署ChatGLM2-6B中文对话大模型需要一定的技术知识和准备工作。以下是一份详细的指南,帮助您顺利完成部署过程。一、准备工作 硬件要求:确保您的个人电脑具备足够的硬件资源,包括足够的内存、存储空间和处理器性能。根据模型大小和复杂性,建议使用高性能的计算机或笔记本电脑。 操作系统:确保您的操作系统为64...