该框架 可以选择是否使用知识库问答，是否进行联网搜索问答，最终我们选择对应的知识库后， 即可使得 ChatGLM2 在对应知识库中寻找相似性文本，并将相似文本和问题同时合并至提 示模板中得到最终回答。在具体参数选择上，我们以text2vec-base-Chinese 作 为 Embedding 模型，以 ChatGLM2-6B-int4 版本作为 LLM 问答...
我没有超过8G显存的显卡,只能使用int4量化的glm2-6b模型。实测,可以对话和加载知识库,但是新建知识库之后上传文本会黑屏重启,我不确定是不是我何处...
更高效的推理：基于 Multi-Query Attention 技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。更开放的协议：ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放，在获得官方的书面许可后，亦允许商业使用。相比...
1.开源版本的LLM,是基于ChatGLM2-6B-INT4(运行时显存暂用:约6G)的量化模型进行开发的,因为考虑到大多数人的显卡并没有支持全量模型的能力。如果你的显卡够好,请自己替换成全量模型,甚至32K模型(我开发的时候使用的32K模型ChatGLM2-2B-32K,运行时显存占用:13G) 2.如果不使用ChatGLM2-6B-INT4的量化模型,可能...
进入chatGLM-6B文件夹,安装chatGLM的依赖 pip install -r requirements.txt 创建model文件夹 cd ChatGLM-6B mkdir model cd model 下载模型文件 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b 如果显存不够也可下载量化后的模型 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4 ...
1080GPU跑 langchain-chatglm 更改项目的配置,打开 configs/model_config.py 文件,做以下更改(以ChatGLM-6B-int4-qe为例): (代码在不断变动中,具体行数以官网为准,找到对应行并进行更改即可) 19行,"text2vec": "GanymedeNil/text2vec-large-chinese",改为本路径:"text2vec": "下载Embedding的目录/text2...
更高效的推理:基于Multi-Query Attention技术,ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用:在官方的模型实现下,推理速度相比初代提升了 42%,INT4 量化下,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。 更开放的协议:ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放,在获得官方的书面许可后,亦允许商业使用。
langchain-chatglm项目 git clone https://github.com/chatchat-space/langchain-ChatGLM # clone git cd langchain-ChatGLM/ pip install -r requirements.txt # 安装依赖,较多较慢 success 预先准备好chatglm2模型权重 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4 ls /data0/LLMs/chatglm...
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b git clone https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh 初始化知识库和配置文件(第二步CPU会起飞) python copy_config_example.py python init_database.py --recreate-vs 一键启动 python startup.py -a 然后在终端会问你要邮箱,后续不再需重复提供。
chatGPT带火了今年的AI,ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组(Knowledge Engineering Group (KEG) & Data Mining at Tsinghua University)发布的一个开源的对话机器人。根据官方介绍,这是一个千亿参数规模的中英文语言模型。并且对中文做了优化。本次开源的版本是其60亿参数的小规模版本,约60亿参数,本地部署...