ModelScope小助理 魔搭ModelScope模型开源社区7 人赞同了该文章 引言 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 均表现出较高的性能。GLM-4-9B 模型具备了更强大...
3. 加载模型 这里我们使用modelscope下载GLM4-9b-Chat模型(modelscope在国内,所以直接用下面的代码自动下载即可,不用担心速度和稳定性问题),然后把它加载到Transformers中进行训练: frommodelscopeimportsnapshot_download,AutoTokenizerfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,TrainingArguments,Trainer,DataCollatorForSeq2S...
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。 开源地址:【https://github.com/THUDM/GLM-4】 在线体验:【https://modelscope.cn/...
代码语言:python 代码运行次数:4 复制 Cloud Studio代码运行 frommodelscopeimportsnapshot_download,AutoTokenizerfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,TrainingArguments,Trainer,DataCollatorForSeq2Seq# 在modelscope上下载GLM模型到本地目录下model_dir=snapshot_download("ZhipuAI/glm-4-9b-chat",cache_dir="./...
from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer device = "cuda" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ZhipuAI/glm-4-9b-chat",trust_remote_code=True) query = "你好" inputs = tokenizer.apply_chat_template([{"role": "user", "content": query}], ...
pip install swanlab modelscope transformers datasets peft accelerate pandas 2. 数据集准备 使用Hugging Face上的chinese_ner_sft数据集,特别是其中的CCFBDCI数据集。该数据集包含丰富的中文命名实体标注,适用于训练NER模型。 下载数据集到本地目录,并准备好用于训练和测试的数据文件。 3. 加载GLM4模型 使用modelsc...
c) 模型会下载到 ~/.cache/modelscope/hub/ZhipuAI/glm-4-9b-chat 3. 命令行交互方式运行 a) 修改basic_demo/trans_cli_demo.py 中的 MODEL_PATH 由MODEL_PATH = os.environ.get('MODEL_PATH', 'THUDM/glm-4-9b-chat') 改为MODEL_PATH = '~/.cache/modelscope/hub/ZhipuAI/glm-4-9b-chat' ...
//modelscope.cn/models/ZhipuAI/glm-4-9b 此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”
想要即刻体验GLM-4-9B的强大能力?通过提供的快速调用方法,您可以轻松开始探索这个AI新贵。 立即访问Huggingface[https://huggingface.co/],ModelScope[https://www.modelscope.cn/]下载模型。 智谱AI的这一开源举措,无疑将为AI社区带来新的活力和创新动力。让我们一起见证并参与这一激动人心的技术革新!
pip install modelscope dashinfer jinja2 tabulate torch transformers 推理代码: import copyimport randomfrom modelscope import snapshot_downloadfrom dashinfer.helper import EngineHelper, ConfigManagermodel_path = snapshot_download("dash-infer/glm-4-9b-chat-DI")config_file = model_path + "/" + "di...