ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于General Language Model (GLM)架构,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双...
Traceback (most recent call last): File "C:\Users\joven\source\Github\ChatGLM2-6B-main\ChatGLM2-6B-main\web_demo.py", line 5, in <module> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatglm2-6b/", trust_remote_code=True) File "C:\Users\joven\miniconda3\lib\site-packages\transformers...
第二代的ChatGLM2-6B的基座模型使用了GLM模型的混合目标函数，在1.4万亿中英文tokens数据集上训练，并做了模型对齐。而测试显示，第二代的ChatGLM2-6B比第一代模型有了很大提升，在各项任务中的提升幅度如下：可以看到，第二代模型的性能提升很高。由于第一代的ChatGLM-6B效果已经十分让人惊叹，因此第二代更加值...
第一代的ChatGLM2-6B是一个非常优秀的聊天大语言模型。它的部署成本很低,完全版本仅需13GB显存即可进行推理,微调需要14GB显存,在消费级显卡即可使用。而其INT4量化版本则最低仅需6GB即可推理。 相比较第一代,第二大的ChatGLM2-6B模型主要有四点升级: ChatGLM2-6B升级1:基座模型升级,性能更加强大 第二代的Ch...
ChatGLM2-6B使用了Multi-Query Attention技术,可以在更低地显存资源下以更快的速度进行推理,官方宣称,推理速度相比第一代提升42%!同时,在INT4量化模型中,6G显存的对话长度由1K提升到了8K!这意味着,我们可以用更低的资源来支持更长的对话。甚至是读取更长的文档进行相关的提取和问答。Chat...
下载https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B到 ChatGLM-6B 下载https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4到 ChatGLM-6B\chatglm_6b_int_4 修改cli_demo.py ... tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatglm_6b_int_4", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("chatglm...
模型会自动下载到C:\Users\Administrator\.cache\huggingface\hub\models--THUDM--chatglm-6b-int4 后面就可以离线加载 mypath = r'C:\Users\Administrator\.cache\huggingface\hub\models--THUDM--chatglm-6b-int4\snapshots\9163f7e6d9b2e5b4f66d9be8d0288473a8ccd027' tokenizer = AutoTokenizer.from_pret...
VisualGLM-6B 是一个开源的,支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 ChatGLM-6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练 BLIP2-Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共78亿参数。VisualGLM-6B 依靠来自于 CogView 数据集的30M高质量中文图文对,与300M经过筛选的英文图文对进行预训练,中英文...
首先我用train_chat.sh对chatglm-6b-int4模型进行训练。 然后我尝试通过https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/tree/main/ptuning#%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%83%A8%E7%BD%B2的方法来加载微调后的模型。 在执行model.transformer.prefix_encoder.load_state_dict(new_prefix_state_dict)的时候报错: ...
按照Readme的描述使用CPU推理ChatGLM2-6B-int4量化版本时报错,报错信息如下: 已完成的步骤: 将模型下载至本地并使用本地路径 改用.float()使用cpu 已安装[TDM-GCC](https://jmeubank.github.io/tdm-gcc/),且勾选了OpenMP Solutions 我的解决思路是运行ChatGLM-6b-int4,如果ChatGLM-6b-int4可以运行,那么...