因为ChatGLM已经开源了包括 ChatGLM-6B在内的多个模型版本,为了降低大家的学习成本,本书将以ChatGLM-6B为例介绍LangChain操作ChatGLM的知识。 ChatGLM介绍 ChatGLM-6B是ChatGLM大模型系列中的一个开源模型(开源地址https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B),这个模型基于General Language Model (GLM)架构,拥有62亿参...
在阿里云上部署chatGLM-6B:https://www.bilibili.com/video/BV1K14y1m7Hu 在阿里云上微调chatGLM-6B:https://www.bilibili.com/video/BV15s4y1c7QW 在阿里云上部署chatGLM2和langchain chatGLM2:https://www.bilibili.com/video/BV1EW4y1f7GA === 10.8.23更新 最近一段时间HuggingFace网站打不开了,下载...
下面通过使用LangChain与ChatGLM实现本地知识库外挂,主要分为如下几步:启动ChatGLM ApiServer服务、加载文档与文本分割、文本向量化与文本内嵌、通过LangChain将LLM与向量库Retriever(检索器)关联、绑定gradio; 由于网络原因在此过程中会下载nltk_data数据集与Embedding模型,自动下载可能不会成功,可手动下载...
【保姆级教程】使用ChatGLM3-6B+oneAPI+Fastgpt+LLaMA-Factory实现本地大模型微调+知识库+接口管理 1.8万 7 25:24 App LangChain Agents 保姆级教程 | 动画演示 讲清 核心模块 Agents | Code 讲解 | Demo 演示 2.5万 4 2:31:50 App 基于LangChain和知识图谱的大模型医疗问答机器人项目 - RAG/ChatGPT/Age...
最近公司产品忽然看上了langchainchat chat 让我们进行二次开发。分到博主头上的任务是让langchain chat chat 具有更强的能力。 第一部分工作,让模型支持自定义微调模型加载。 熟悉chatglm的小伙伴们都知道,chatglm有两种微调模式,第一种微调模式是全参数量微调模式。也是相对较为简单地模式。只需要在chatchat项目的...
基于 P-Tuning 微调 ChatGLM2-6B ChatGLM2-6B 环境已经有了，接下来开始模型微调，这里我们使用官方的 P-Tuning v2 对 ChatGLM2-6B 模型进行参数微调，P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%，再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法，最低只需要 7GB 显存即可运行。安装依赖 # 运行微调需要 ...
可以看出，若不考虑模型微调，对于上述排名中表现较好的6B 或 7B 模型，部分消费级显 卡就可以实现模型的推理。以 ChatGLM2-6B 为例，若不做量化直接部署，则需约 13GB 的 显存。但做完量化后显存要求可以降至 6GB，且多项过往研究发现量化对于模型的性能影 响较小，算是性价比较高的一种大语言模型部署方式...
然而,我必须指出,目前Langchain-Chatchat并不直接支持GLM3的P-Tuning v2微调,因为它不在peft结构中。一旦ChatGLM3团队重写了微调代码,使用新代码训练的模型将可以使用。你可以参考这个已关闭的问题:[FEATURE] GLM3 的 P-Tuning v2 微调能支持吗。 希望这些信息对你有所帮助。如果你有任何其他问题或需要进一步的澄...
在之前的 ChatGLM 微调训练的实验中,由于数据量较小,调试效果并不理想。同时,数据需要符合 Prompt 的 jsonl 格式,而短时间内整理出合适的项目训练数据并不容易。然而,在社区中了解到了langchain基于本地知识库的问答功能,这或许我也可以自己搭建一个本地知识库,直接导入本地文件,从而实现本地知识库的问答功能。这...
ChatGLM2-6B 回答: 明显可以看出,ChatGLM2-6B 相比于上一代模型响应速度更快,问题回答精确度更高,且拥有更长的(32K)上下文! 基于P-Tuning 微调 ChatGLM2-6B ChatGLM2-6B 环境已经有了,接下来开始模型微调,这里我们使用官方的 P-Tuning v2 对 ChatGLM2-6B 模型进行参数微调,P-Tuning v2 将需要微调的参数...