模型仓库:github.com/THUDM/ChatGL 模型下载: HF:huggingface.co/THUDM 魔搭:modelscope.cn/models/Zh 文件下载:pan.baidu.com/s/14NtD9A 提取码: na5c 视频讲解: ChatGLM3-6B:理论、部署和微调(Function Call、Code Interpreter、Agent)_哔哩哔哩_bilibili ...
3. 本地部署ChatGLM3-6B模型 要部署和运行ChatGLM3-6B,我们需要下载两部分文件。第一部分是ChatGLM3-6B的项目文件,这包含ChatGLM3-6B模型的一些代码逻辑文件,官方提供了包括运行、微调等Demo,可以让我们快速启动ChatGLM3-6B模型服务。第二部分是ChatGLM3-6B模型的权重文件,直白点说就是ChatGLM3-6B这个模型本身。
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,是当之无愧的国产大模型排面。 Mac爱范将ChatGLM3-6B制作成一键启动包,并利用了强大的Apple Silicon GPU进行加速,运行速度起飞,8G内存即可使用。 下载地址: https://aifun.fans/86/,在此页面右侧区...
通过上述操作拉取的模型会存储在 /gm-data/chatglm3-6b 目录下,不建议移动,ChatGLM3-6B 代码中已指定模型路径为 /gm-data/chatglm3-6b。 编辑 然后等待模型全部下载完成 启动ChatLM3-6B ChatGLM3-6B 支持如下几种启动方式: 查看虚拟环境 conda info -e conda environments: base /usr/local/minic...
model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/chatglm3-6b', cache_dir='E:\chatglm3_model') 参数cache_dir是模型下载的位置,可以依需求自行修改。当然需要先用pip安装modelscope这个库。 如果不事先下载好模型,后续运行代码时会自动从Hugging Face下载模型(可能要翻墙),且会自动下载到C盘(直接把up C盘干爆了)...
该文章介绍如何在 GpuMall 平台使用已集成的 ChatGLM3-6B 模型。 立即免费体验:https://gpumall.com/login?type=register&source=cnblogs 选择ChatGLM3-6B 镜像创建实例 提示 训练ChatGLM3-6B 模型,显卡显存建议选择等于大于 16GB 以上的显卡,因为 ChatGLM3-6B 模型载入后会占用大约 13GB 左右显卡显存。
步骤3:下载 ChatGLM3-6B 模型 从GitHub 下载 ChatGLM3-6B 模型仓库。 gitclonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM3cd ChatGLM3 步骤4:安装模型依赖项 在项目目录中,安装模型所需的依赖项。 pip install -r requirements.txt 步骤5:下载模型文件 新建目录THUDM,并使用 Modelscope下载模型文件到此文件夹中。
然后从 https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/fb9f16d6dc8f482596c2/ 手动下载模型参数文件,并将下载的文件替换到本地的 chatglm-6b 目录下。 将模型下载到本地之后,将以上代码中的 THUDM/chatglm-6b 替换为你本地的 chatglm-6b 文件夹的路径,即可从本地加载模型。
ChatGLM3-6B模型的LoRA微调实战指南 引言 随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)领域展现出强大的能力。ChatGLM3-6B,作为由清华大学KEG实验室和智谱AI联合开发的大语言对话模型,凭借其较小的参数量和高效的性能,成为研究和应用的热门选择。本文将详细介绍如何使用LoRA(Low-Rank Adaptation...
模型架构:ChatGLM3 基于Transformer架构,并进行了进一步的优化和改进,以提高模型的性能和效率。 硬件环境 最低要求:为了能够流畅运行 Int4 版本的 ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最低的配置要求: 内存:>= 8GB 显存: >= 5GB(1060 6GB,2060 6GB) 为了能够流畅运行 FP16 版本的,ChatGLM3-6B,我们在这里给出了...