1.chatglm3-6b-base为例 加载model或者tokenizer的时候,强烈建议全路径最后不要带"/",否则创建python动态module时,不会在~/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/下生成以模型名称命名的子模块。 正确的加载代码: model = AutoModel.from_pretrained("/Users/xxx/tools_dir/custom_models/THUDM/chatglm...
--model_name_or_path THUDM/ChatGLM-6b: 这个标志指定了预训练模型的名称或路径。这里使用的是名为THUDM/ChatGLM-6b的预训练模型。 --output_dir output/adgen-ChatGLM-6b-pt-$PRE_SEQ_LEN-$LR: 这个标志指定了输出目录。目录名为output/adgen-ChatGLM-6b-pt-128-0.02,其中128和0.02分别由$PRE_SEQ_LEN...
--model_name_or_path THUDM/ChatGLM-6b: 这个标志指定了预训练模型的名称或路径。这里使用的是名为THUDM/ChatGLM-6b的预训练模型。 --output_dir output/adgen-ChatGLM-6b-pt-PRESEQLEN−LR: 这个标志指定了输出目录。目录名为output/adgen-ChatGLM-6b-pt-128-0.02,其中128和0.02分别由PRESEQLEN和LR变量...
运行上面的代码,首先会从 huggingface 下载 10GB 左右的模型文件。但是问题来了,huggingface 的下载速度太慢了。所以我就想手动下载:https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b/tree/main 但是问题在于,huggingface 奇葩的本地目录结构: ╰─➤ fd -a -u pytorch_model | grep chatglm3-6b /home/pon/.cach...
huggingface-cli download --resume-download THUDM/chatglm3-6b --local-dir download/chatglm3-6b --local-dir-use-symlinks False 1. 以llama3为例,申请信息不要填国内的,会被reject。 huggingface文档加载模型:llama3_path是本地的模型存储路径。
from huggingface_hub import snapshot_download import os os.environ["HF_ENDPOINT"] = "http://hf-mirror.com" # os.environ["HTTP_PROXY"] = "http://127.0.0.1:7890" # os.environ["HTTPS_PROXY"] = "http://127.0.0.1:7890" snapshot_download( repo_id="THUDM/chatglm3-6b", # force_dow...
尝试在浏览器中访问 https://huggingface.co/thudm/chatglm3-6b/,看是否能够正常加载页面。 确认URL是否正确: 检查URL https://huggingface.co/thudm/chatglm3-6b/ 是否准确无误。注意大小写和路径是否正确。 检查git配置: 确保你的git配置是正确的,特别是代理设置。如果你处于需要代理访问互联网的环境,确保...
再下载github 项目：https://github.com/THUDM/ChatGLM3/tree/main或者上传代码 然后安装依赖库：# ...
https://huggingface.co/spaces/foghuang/ChatGLM2-6B。 Space 上面还有很多好玩的,使用人工智能模型的应用,大家有兴趣可以点开试用。像下面的第一个就是文本和语音互转的应用。 https://huggingface.co/spaces ...
也可以方法二，找到huggingface上ChatGLM2-6B模型地址，直接git git clone THUDM/chatglm2-6b · ...