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...
使用llama.cpp项目bin文件运行,glm4-chat-9b大模型,速度不快,建议选择量化小的Q2试试chatglm4大模型https://modelscope.cn/models/LLM-Research/glm-4-9b-chat-GGUFllama.cpp项目:https://github.com/ggerganov/llama.cpp下载二进制代码:https://github.co, 视频播放量
对于自定义的模型一定要指定trust_remote_code参数为True。 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('/root/autodl-tmp/glm-4-9b-chat/ZhipuAI/glm-4-9b-chat', use_fast=False, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('/root/autodl-tmp/glm-4-9b-chat/ZhipuAI/glm-4-...
"/root/autodl-tmp/ZhipuAI/glm-4-9b-chat", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True, device_map="auto", ) model.eval() # 设置模型为评估模式 # 启动FastAPI应用 # 用6006端口可以将autodl的端口映射到本地,从而在本地使用api ...
- [ChatGLM4](https://github.com/THUDM/GLM-4.git) - [ ] ChatGLM4-9B-chat FastApi 部署调用 - [ ] ChatGLM4-9B-chat langchain 接入 - [ ] ChatGLM4-9B-chat WebDemo 部署 - [ ] ChatGLM4-9B-chat vLLM 部署 - [ ] ChatGLM4-9B-chat Lora 微调 - [ ] ChatGLM4-9B-chat FastApi...
2GLM4-9B模型介绍 GLM-4-9B是智谱AI推出的最新一代预训练模型GLM-4系列中的开源版本。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。除了能进行多轮对话,GLM-4-9B-Chat还具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用(Fu...
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。例如,在智能客服领域,利用GLM4-9B-Chat的多轮对话能力,可以提供更加自然流畅的客服体验。 原理架构: GLM4-9B-Chat的模型架构主要基于Transformer结构,包含输入层、Embedding层、多个...
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 已添加自适配代码 5591 3 1:16 App 用GLM 4v + Chat TTS实现给大模型加上视觉和声音 580 -- 9:50 App Qwen 2 击败 Llama 3:它通过编码测试了吗? 8536 80 11:51...
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...
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。