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
ChatGLM3是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。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...
除了核心的ChatGLM3-6B模型外，项目还开源了基础模型ChatGLM3-6B-Base、长文本对话模型ChatGLM3-6B-32K以及强化长文本理解能力的ChatGLM3-6B-128K。所有权重均对学术研究开放，并允许在符合条件的情况下免费用于商业目的。若要部署和使用ChatGLM3模型，推荐采用Conda和PyTorch框架。目前，我们已为您准备好了Tesla M4...
LoRA(Low-Rank Adaptation)的原理主要基于冻结预训练好的模型权重参数,并在冻结原模型参数的情况下,通过往模型中加入额外的网络层,并只训练这些新增的网络层参数。这种方法的优点在于新增参数数量较少,使得finetune的成本显著下降,同时还能获得和全模型微调类似的效果。 LoRA在原模型旁边增加一个旁路,通过低秩分解(先降...
第二个是开始克隆模型文件,大概需要几十分钟,如果网速快的十几分钟……,耐心等待一下。 具体的实现如下: git lfs install git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b-32k 第三步、克隆demo项目代码 接下来我们就开始克隆项目,终端输入:
ChatGLM3 是智谱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,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...
简介:在高性能显卡4090上使用fastllm框架运行ChatGLM3-6B模型时,我们遇到了一些速度问题。通过调整硬件配置、优化软件环境以及改进模型结构,我们成功将模型执行速度提升至1.1万tokens/秒,显著提升了模型的实用性。本文将分享我们的优化经验和策略,帮助读者在自己的环境中实现类似的速度提升。
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...
3 模型微调 微调教程参考https://github.com/THUDM/ChatGLM3/blob/main/finetune_chatmodel_demo/README.md (1)进入Jupyter notebook,找到在根目录找到ChatGLM3代码文件,并新建终端 (2)进入目录/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo (3)安装微调所需依赖 ...
图1为ChatGLM3-6B模型简图,其结构基于Transformer Encoder架构的Encoder,大体上与BERT架构类似。ChatGLM3实现模型架构时,已预置支持P-tuning v2微调结构,图7中的PrefixEncoder,负责将若干Prefix Tokens映射到各GLM Block层的输入层,并与上一个GLM Block层的输出结合为当前GLM Block层的输入。后续各落地场景数据,只需...