引言 接上一篇文章《大模型入门,免费云服务器部署大模型ChatGLM3-6B》后,本文将主要介绍ChatGLM3-6B的微调原理,从lora,ptuning等经过大家检验的,经典的微调方法原理入手,掌握大模型的微调技术。 目前大模型逐渐表现出了强大的表达能力,泛化能力和解决复杂问题的能力,基于基座大模型的能力,通过微调,在下游任务上能发...
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...
即如果您之前调用的是ChatGPT的接口,可以实现缝切换chatglm3-6b。具体实现方式如下: 1、进入到/home/work/chatglm3/chatglm3-web下面,修改openai_api.py的文件,更改模型文件路径,如若要修改服务端口,可以在下面修改port参数,这里修改成了8099端口。 2、然后启动服务 python openai_api.py 3、测试服务的可用性, ...
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,我们在这里给出了最...
ChatGLM3-6B的Transformers.Model的核心接口说明 背景 ChatGLM3-6B是10月底最新发布的智谱AI语言大模型。效果确实有明显的进步。但从文档上来看,仅有几个Demo以及B站官网视频https://www.bilibili.com/video/BV1uC4y1J7yA可供参考。但如果希望深入研究,关键的调用:...
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。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,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。 系统要求 操作系统:Windows、Linux 或 macOS。本教程使用Windows进行安装。
from modelscope import snapshot_downloadmodel_dir = snapshot_download("ZhipuAI/chatglm3-6b", revision = "v1.0.0")执行命令：python download.py 开始下载模型 模型文件目录 模型默认会下载到：/root/.cache/modelscope/hub/ZhipuAI/chatglm3-6b 可以将模型文件迁移到其他目录！本文下面演示全部使用上面...
下载ChatGLM3项目文件:用户可以通过GitHub仓库(https://github.com/THUDM/ChatGLM3)下载ChatGLM3的项目文件。使用git clone命令将项目文件克隆到本地机器上。 下载ChatGLM3-6B模型文件:模型文件可以通过Hugging Face模型库(https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b)或魔塔社区(https://modelscope.cn/models/zhip...
3. 处理微调数据集 首先创建一个目录用于存放处理后的微调数据集：mkdir./finetune_dataset/chatglm3-6b-hf_1/ 然后使用以下 Python 脚本处理微调数据集：python./preprocess_data.py \--input./finetune_dataset/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet \--tokenizer-name-or-path /data0/docker_...
1.ChatGLM3-6B 模型大小为 24G,可以通过如下命令统计,复制到数据盘前,请先确认数据盘空间是否大于 24G 统计ChatGLM3-6B整个模型目录大小 du -sh /gm-models/ChatGLM3-6B/ 查看实例数据盘可用空间 df -hT | grep -w gm-data | awk '{print $5}' ...