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...
1、模型训练微调:将知识库的内容整理成训练数据集,拿这些整理好的数据集来训练该模型,最终让模型“学会”该知识库的内容,至于效果如何很大程度取决于该数据集的质量和训练的调参,这种方式较复杂、门槛高; 2、外挂知识库:在向模型提问时提供一些知识库中的内容让它在其中找到正确的答案,外挂的形式门...
【大模型教程】Ollama正式支持Llama 3.2 Vision ,轻松实现本地运行多模态模型图像识别,大模型|大模型微调|大模型部署|LLM Ai大模型小凯 1620 63 【喂饭教程】30分种用Llama Factory训练一个专属于自己的中文Llama3!中文版指令(微调教程|模型下载|微调|webUI对话|模型合并和量化) 大模型研学社 332 90 【精华...
1、实践中如何选择微调、rag、提示词工程 2、提示词工程使用方式 3、RAG VS 微调 4、rag评估框架 4923 3 1:14:19 App 【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 ...
一个小时拿下!【chatglm+langchain】微调全给讲清楚了!含配套源码,收藏起来慢慢学习—大模型微调、chatglm、langchain、吴恩达、AI共计9条视频,包括:1、2.1.引入、3.2.模型、提示词和参数等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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 ...
方案一:使用开源LLM本地部署和微调 方案二:基于LLM+向量数据库 LLM+向量数据库方案核心 三步走实现私有知识库 核心流程图解 官方地址: 部署流程 下载源码 安装依赖 下载模型 修改配置参数 项目启动 效果测试 使用通用LLM 使用私有知识库(上传了文档) 参考 写在前面 私有AI知识库的价值巨大。不管是个人、企业或者...
[林知/术] 全参数微调LLaMA-2-70B备忘 0x01 使用deepspeed训练比我预期的要简单很多,deepspeed和hf trainer配合得很丝滑,稍微加几个参数就行了 deepspeed --num_nodes ${nnodes}\ --num_gpus 8 \ --hostfile ${deepspeed_hostf… 林知发表于Notes JVM性能调优总结 1、虚拟机自身做的一些优化(了解)地址链...
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...
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...