1.单机单卡: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python finetune.py data/AdvertiseGen/ THUDM/glm-4-9b-chat configs/lora.yaml # For Chat Fine-tune 2.单机多卡/多机多卡: export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 OMP_NUM_THREADS=1 torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc_per_node=2 finetune.py data/Advert...
智谱AI最近开源了GLM4-9B模型。之前已开源chatglm1到chatglm3,相比前面开源的相比GLM3-6B有了大幅度提升。本次开源基本的GLM4-9B,还开源了对话版GLM-4-9B-Chat, 多模态版GLM-4V-9B, 长文本版GLM-4-9B-Chat-1M。 在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中, GLM-4-9B 及其人类偏好对齐的版...
在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中,GLM-4-9B及其人类偏好对齐的版本GLM-4-9B-Chat均表现出超越 Llama-3-8B 的卓越性能。 开源地址:【https://github.com/THUDM/GLM-4】 在线体验:【https://modelscope.cn/studios/dash-infer/GLM-4-Chat-DashInfer-Demo/summary】魔搭社区提供 GLM-4...
模型规模扩大:在有限显存的情况下,将模型规模提升至9B,并将预训练计算量增加了5倍,进一步提升了模型的性能。 GLM4-9B-Chat还具备多轮对话、网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能,特别适用于需要复杂交互和长文本处理的场景。 原理架构 GLM4-9B-Chat的模型架构主要基于Transformer结构,包含输入层...
简介:【机器学习】GLM4-9B-Chat大模型/GLM-4V-9B多模态大模型概述、原理及推理实战 一、引言 周一(6.3)写完【机器学习】Qwen1.5-14B-Chat大模型训练与推理实战,周二(6.4)首次拿下CSDN热榜第一名,周三(6.5)清华智谱宣布开源GLM-4-9B,今天周四(6.6)马不停蹄开始部署实验+码字。
[大模型]GLM4-9B-chat Lora 微调 知乎|深入浅出 Lora。 这个教程会在同目录下给大家提供一个 nodebook 文件,来让大家更好的学习。 环境准备 在Autodl 平台中租赁一个 3090 等 24G 显存的显卡机器,如下图所示镜像选择PyTorch-->2.1.0-->3.10(ubuntu22.04)-->12.1。
基于强大的预训练基座,GLM-4-9B 的模型中英文综合性能相比 ChatGLM3-6B 提升了 40%,尤其是在中文对齐能力 AlignBench,指令遵从 IFeval,工程代码 Natural Code Bench 方面都取得了非常显著的提升。对比训练量更多的 Llama-3-8B 模型也没有逊色,英文方面有小幅领先,中文学科方面更是有着高达 50% 的提升,主要评...
vLLM本地部署GLM-4-9b大模型,ChatTTS+AutoGen实现多AI对话转语音!打造AI小说智能体!AI写高考作文 4043 -- 3:00 App Qwen2 72B Instruct 全量模型本地运行实测 5333 -- 3:40 App 单卡4090 部署智谱 GLM-4-9B-Chat,30s 极速体验! 1.3万 1 2:35 App 【GLM-4】一键包 智谱AI开源新模型 已添加自适配...
此外,GLM-4-9B 系列模型还细分出了多个版本,包括基础版 GLM-4-9B(8K)、对话版 GLM-4-9B-Chat(128K)、超长上下文版 GLM-4-9B-Chat-1M(1M)和多模态版 GLM-4V-9B-Chat(8K),能够适用于不同场景,满足各自细分领域的具体需求。 GLM4-9B的1M文本“大海捞针”结果,全绿,非常优秀。
如下为GLM-4-9B-Chat模型的经典任务评测结果: 在线体验 魔搭社区使用自研开源的推理加速引擎dash-infer也转换了模型格式,支持在CPU上运行,并搭建了体验链接 魔搭社区汇聚各领域最先进的机器学习模型,提供模型探索体验、推理、训练、部署和应用的一站式服务。