基本原理:将大量无标签文本数据进行预训练,然后将其用于各种下游任务,例如文本分类,命名实体识别,情感分析等。 ChatGLM3-6B是ChatGLM3系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性。 在int4精度下,只需要13GB的显存即可流畅运行ChatGLM3-6B。 2.3.2 LangChain介绍 LangChain是一个开源...
默认情况下,模型以 FP16 精度加载,部署 ChatGLM3 服务需要占用大概 13G 显存,如果读者的显存无法满足需求可以尝试使用 ChatGLM3 开源的低成本部署方式,以 4-bit 量化方式加载模型,可以将显存占用量缩小到 6G 左右。模型量化虽然会带来一定的性能损失,不过经过测试,ChatGLM3-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流...
基本原理:将大量无标签文本数据进行预训练,然后将其用于各种下游任务,例如文本分类,命名实体识别,情感分析等。 ChatGLM3-6B是ChatGLM3系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性。 在int4精度下,只需要13GB的显存即可流畅运行ChatGLM3-6B。 2.3.2 LangChain介绍 LangChain是一个开源...
ChatGLM3-6B是ChatGLM3系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性。 在int4精度下,只需要13GB的显存即可流畅运行ChatGLM3-6B。 2.3.2 LangChain介绍 LangChain是一个开源框架,允许从事人工智能的开发者将例如GPT-4的大语言模型与外部计算和数据来源结 合起来。该框架目前以Python或...
在本地或离线环境下运行,需要首先将项目所需的模型下载至本地,通常开源 LLM 与 Embedding 模型可以从HuggingFace下载。以本项目中默认使用的 LLM 模型 THUDM/ChatGLM3-6B 与 Embedding 模型BAAI/bge-large-zh为例: 下载模型常用的网站有以下几个, 1.https://huggingface.co/2.https://www.modelscope.cn/model...
同时,在本节中,ChatGLM3-6B 的模型参数文件存储在本地 autodl-tmp/ZhipuAI/chatglm3-6b。 知识库搭建 我们选择 Datawhale 的一系列 LLM 开源教程作为语料库来源,包括: Self LLM:一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 AutoDL 平台的中国宝宝专属大模型教程。