本案例以 “ChatGLM3-6B” 模型为例,指导如何在平台开发环境中部署模型。 ChatGLM3-6B:是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代对话流畅、部署门槛低等优秀特性的基础上,ChatGLM3 具备更强大的基础模型、更完整的功能支持、更全面的开源序列,详情可参考ChatGLM3-6B 官方。 创建项目并上传代码 平台左侧导...
2020年，智谱AI 开始GLM预训练架构的研发，并训练了100亿参数模型GLM-10B；2021年利用MoE架构成功训练出万亿稀疏模型；2022年公布1300亿级超大规模预训练通用模型GLM-130B，并以此打造大模型平台及产品矩阵。2023年，智谱AI 推出千亿基座的对话模型ChatGLM，并开源单卡版模型ChatGLM-6B等，部署于个人开发者和企业应用...
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,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型:ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度...
ChatGLM3-6B模型地址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b/tree/main 将ChatGLM3-6B的代码下载到Colab文件中: !gitclonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM3/ 图(4) ChatGLM3-6B代码下载 2. 进入到ChatGLM3-6B文件夹中: %cd ChatGLM3/ 图(5) 进入basic_demo文件 3. 安装Chatglm3-6B模型部署...
from modelscope import snapshot_downloadmodel_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...
一、了解ChatGLM3-6B大模型 ChatGLM3-6B是基于Transformer架构的自然语言处理(NLP)模型,具有强大的文本生成和理解能力。它可以在对话系统中自动生成高质量的回复,帮助实现更自然、更智能的人机交互。在部署之前,我们需要对它有一个基本的了解,包括其结构、特点和应用场景等。 二、准备部署环境 部署ChatGLM3-6B大模型...
在成功部署并微调ChatGLM3-6B模型后,可以将其应用于多种对话场景中,如智能客服、问答系统等。其中,曦灵数字人作为百度智能云推出的数字人SAAS平台,能够很好地与ChatGLM3-6B模型结合,实现更加自然、流畅的人机交互体验。 曦灵数字人:利用ChatGLM3-6B强大的对话生成能力,曦灵数字人能够更准确地理解用户意图,生成更加...
1. 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...
默认情况下,模型以 FP16 精度加载,运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果你的 GPU 显存有限,可以尝试以量化方式加载模型,使用方法如下: model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b",trust_remote_code=True).quantize(4).cuda() 模型量化会带来一定的性能损失,经过测试,ChatGLM3-6B 在 4-bit 量...
ChatGLM系列是智谱AI发布的一系列大语言模型,因为其优秀的性能和良好的开源协议,在国产大模型和全球大模型领域都有很高的知名度。今天,智谱AI开源其第三代基座大语言模型ChatGLM3-6B,官方说明该模型的性能较前一代大幅提升,是10B以下最强基础大模型! 本文来自DataLearnerAI官方网站:智谱AI与清华大学联合发布第三代基...