git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 将模型下载到本地之后,将以上代码中的THUDM/chatglm2-6b替换为你本地的chatglm2-6b文件夹的路径,即可从本地加载模型。 4.网页版Demo 通过命令python web_demo.py启动基于Gradio的网页版demo: 通过命令streamlit run web_demo2.py启动基于Streamlit的网页版...
通过cli_demo.py启动时整体的流程如上图所示,也不是特别复杂。接下来结合代码来看。 从cli_demo.py的__main__函数开始 if__name__=="__main__":args=Noneargs=parser.parse_args()args_dict=vars(args)shared.loaderCheckPoint=LoaderCheckPoint(args_dict)main() 这里在main()之前是对参数的解析和CheckPoint...
Langchain-Chatchat项目:1.1-ChatGLM2项目整体介绍 ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第2代版本,引入新的特性包括更长的上下文(基于FlashAttention技术,将基座模型的上下文长度由ChatGLM-6B的2K扩展到了32K,并在对话阶段使用8K的上下文长度训练);更高效的推理(基于Multi-QueryAttention技术,ChatGLM...
3.多机训练 多机训练只需要给一下hostfile,同时在训练脚本里面指定hosftfile的路径: hostfile="/path/to/hostfile"deepspeed--hostfile=$hostfile fine-tune.py \--report_to "none" \--data_path "data/belle_chat_ramdon_10k.json" \--model_name_or_path "baichuan-inc/Baichuan2-7B-Base" \-...
问题:在执行cli_demo.py脚本体验命令行交互中,遇到了下载出错的问题(8个文件只能下载四个)。 解决方法:找到了错误在我服务器/home/sre/python/chatGPT/里,在其中加了镜像即可下载后面的四个文件。镜像代码: tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(new_dir, trust_remote_code=True, mirror="tuna") ...
修改web_demo.py里的模型路径 将模型路径改程自己的chatGLM路径,这里我改成model/chatGLM-6B 启动web_demo:python web_demo.py 顺利即可弹出对话网页,也亦可使用cli_demo或api_demo进行终端对话或创建api 微调过程 准备语料或下载官方语料(官方语料下载地址:https://cloud.tsinghua.edu.cn/f/b3f119a008264b1cabd...
DEMO以问题chatglm-6b 的局限性具体体现在哪里,如何实现改进为例未使用 langchain 接入本地文档时:ChatGLM-6B 是一个基于 GPT-3 的聊天机器人,它的局限性主要体现在以下几个方面: 语言模型的精度:GPT-3 是一种大型的语言模型,它的精度比较高,但是仍然有一些局限性。例如,它可能无法...
8. 访问 langchain-ChatGLM 使用浏览器打开 http://localhost:7860/, 问它一个问题,清华大学在哪? 9. API部署 python api.py 1. 10. 命令行部署 python cli_demo.py 1. 11. 其他,LangChain Document Loaders refer: https://python.langchain.com/en/latest/modules/indexes/document_loaders.html ...
因为chatchat是用fschat启动的glm 3-6b,这个框架会将你的启动放到一个进程,然后如果内存带不动就不跑了,偶尔会有,但是不应该。尝试检查你的server config 和model config是否已经制定为cpu 而不是auto Author theFarHorizon commented Feb 7, 2024 • edited @zRzRzRzRzRzRzR 都配置过了,我cpu i3 10代,内...
[大模型]Qwen-7B-Chat 接入langchain搭建知识库助手 Qwen-7B-Chat 接入langchain搭建知识库助手 环境准备 在autodl平台中租一个3090等24G显存的显卡机器,如下图所示镜像选择PyTorch–>2.0.0–>3.8(ubuntu20.04)–>11.8 接下来打开刚刚租用服务器的JupyterLab,并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行demo。