ChatGLM3-6B支持多种格式的数据集,包括多轮对话格式和输入输出格式。作为示例,我们可以使用ToolAlpaca或AdvertiseGen等数据集进行微调。 2. 数据格式转换 ChatGLM3-6B微调需要特定的数据格式,通常包括conversations字段,其中包含多个对话轮次,每个轮次包含role(角色)和content(内容)字段。如果数据集格式不符合要求,需要进行...
第一部分是ChatGLM3-6B的项目文件,这包含ChatGLM3-6B模型的一些代码逻辑文件,官方提供了包括运行、微调等Demo,可以让我们快速启动ChatGLM3-6B模型服务。第二部分是ChatGLM3-6B模型的权重文件,直白点说就是ChatGLM3-6B这个模型本身。 首先我们来下载第一步部分,ChatGLM3-6B模型的项目文件。这一部分代码库和相关文...
下载项目文件:使用Git工具从GitHub(https://github.com/THUDM/ChatGLM3)下载ChatGLM3-6B的项目文件,或者直接下载压缩包解压使用。 下载模型文件:可以从Hugging Face(https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b)、魔搭社区(https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b)等网站下载ChatGLM3-6B的模型...
3.下载大模型: Hugging face官网是要科学上网滴:https://huggingface.co/ 在网站上chatglm3的官方下载方式是:from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b"...
大家好,最近两年大语言模型风靡全球,最近,不少开源大模型,将模型部署到自己的电脑上,用个性化的数据微调想必是不少人的愿望,这次,让我来分享从hugging face上下载部署chatglm3-6b中的经验。 1.硬件准备 具体参考这条帖子: https://zhuanlan.zhihu.com/p/655948272 ...
1、先安装Docker Destop 在安装前在powershell以管理员运行,执行wsl --update 2、在Docker Destop中启动k8s失败 { "builder": { "gc": { "defaultKeepStorage": "20GB", "enabled": true } }, "debug": false, "experimental": false, "features": { ...
在GitHub上下载源码:https://github.com/THUDM/ChatGLM3 下载到本地后右键单击,选则用Pycharm打开此文件夹 打开后Pycharm会提醒是否使用 requirements.txt(文档为该项目的依赖库)创建虚拟环境,点击确定创建后会在虚拟环境中自动安装 requirements.txt 中列出的库(建议在虚拟环境而非本地环境安装这些库) ...
概述ChatGLM3 是由智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,继承了前两代模型...
ChatGLM2-6B 是清华与智谱合作开发的开源中英双语对话大模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,模型对话流畅、部署门槛较低。硬件最低需求,显存13G以上1、不同量化等级的模型,对硬件要求不同,windows/linux均可。2、N卡配置比较简单,推荐使用N卡。模型 量化 显存要求ChatGLM2
若希望将ChatGLM-6B模型部署为API服务,可安装FastAPI和Uvicorn,并运行api.py: pip install fastapi uvicorn python api.py 默认部署在本地的8000端口,可通过POST方法进行调用。 2. 使用千帆大模型开发与服务平台 对于希望进一步简化部署流程并享受更多功能的用户,可考虑使用千帆大模型开发与服务平台。该平台提供了从模...