ChatGPT-PLUS是一個(gè)基于 AI 大語(yǔ)言模型 API 實(shí)現(xiàn)的 AI 助手全套開源解決方案，集成了多個(gè)平臺(tái)的大語(yǔ)言模型，包括 OpenAI、Azure、ChatGLM、訊飛星火、文心一言等。該項(xiàng)目采用 Go + Vue3 + element-plus 實(shí)現(xiàn)，提供完整的開源系統(tǒng)，支持各種預(yù)訓(xùn)練角色應(yīng)用、繪畫功能集成、支付功能、插件 API 功能等特性。詳細(xì)功能截圖和體驗(yàn)地址可在文章中找到。

目錄 1. 資源下載 2. 部署啟動(dòng) HuggingFace 模型權(quán)重下載 手動(dòng)模型權(quán)重下載 源碼下載 源碼修改 對(duì)于 `cli_demo.py` 和 `web_demo.py` 中模型加載部分需要從 HuggingFace 下載 改為從本地加載 命令行啟動(dòng) 網(wǎng)頁(yè)啟動(dòng) 啟動(dòng)后的效果：

以下比較的前提是首先和BERT(transfomer)的對(duì)比 感謝幫忙給我github repository的star，更多最新模型長(zhǎng)期更新：https://github.com/zysNLP/quickllm LLaMa： 去掉bias LayNorm方式：RMSnorm：https://zhuanlan.zhihu.com/p/650231190 torch自帶LayerNorm ( F.layer_norm ) ： 這是PyTorch庫(kù)中內(nèi)置的Layer Normalization實(shí)現(xiàn)。 輸入

ChatGLM-6B 和 ChatGLM2-6B都是基于 General Language Model (GLM) 架構(gòu)的對(duì)話語(yǔ)言模型，是清華大學(xué) KEG 實(shí)驗(yàn)室和智譜 AI 公司于 2023 年共同發(fā)布的語(yǔ)言模型。模型有 62 億參數(shù)，一經(jīng)發(fā)布便受到了開源社區(qū)的歡迎，在中文語(yǔ)義理解和對(duì)話生成上有著不凡的表現(xiàn)。 ChatGLM-6B 可以在消費(fèi)級(jí)的顯卡

更新系統(tǒng) 安裝git 克隆 ChatGLM2-6B 源碼 克隆 chatglm2-6b 模型 安裝 ChatGLM2-6B 依賴 修改模型的路徑 修改成 啟動(dòng)服務(wù) 啟動(dòng)成功后 克隆 langchain-ChatGLM 源碼 git clone https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM.git 克隆模型 安裝 langchain-ChatGLM 依賴 修改配置 修改一 修改成 修改二 修改成 修改

如果你要問(wèn)我為什么直接部署ChatGLM2的模型？ 因?yàn)楫?dāng)我在8月份在上海召開的全球人工智能大會(huì)上了解到清華-智譜發(fā)布的ChatGLM模型時(shí)，它已經(jīng)發(fā)布了新的版本ChatGLM2，并且推理的效果提升了不少，那么本著只要最好的原則，我就直接上手先玩新版本了。 作為AIGC方面的小白來(lái)說(shuō)

系統(tǒng)版本：Windows 10 企業(yè)版 版本號(hào)：20H2 系統(tǒng)類型：64 位操作系統(tǒng), 基于 x64 的處理器 處理器：Intel? Core? i7-8700 CPU @ 3.20GHz 3.19 GHz 機(jī)帶 RAM：16.0 GB 顯卡：NVIDIA RTX 2070（8G） Python版本：3.10.11 文件分為兩個(gè)部分： github上開源的訓(xùn)練、推理、以及運(yùn)行demo、api的一些代碼文件 hugg

ChatGLM2-6B是一個(gè)開源的、支持中英雙語(yǔ)的對(duì)話語(yǔ)言模型，基于General Language Model (GLM)架構(gòu)。 ChatGLM2-6B具備的能力： 自我認(rèn)知：“介紹一下你的優(yōu)點(diǎn)” 提綱寫作：“幫我寫一個(gè)介紹ChatGLM的博客提綱” 文案寫作：“寫10條熱評(píng)文案” 信息抽取：‘從上述信息中抽取人、時(shí)間、事件

介紹 ChatGLM-6B是開源的文本生成式對(duì)話模型,基于General Language Model(GLM)框架,具有62億參數(shù),結(jié)合模型蒸餾技術(shù),實(shí)測(cè)在2080ti顯卡訓(xùn)練中上(INT4)顯存占用 6G 左右, 優(yōu)點(diǎn) :1.較低的部署門檻： FP16 半精度下，ChatGLM-6B 需要至少 13GB 的顯存進(jìn)行推理，結(jié)合模型量化技術(shù)，一需求可以進(jìn)一步

從 https://github.com/git-lfs/git-lfs/releases 這個(gè)網(wǎng)址上選擇以下框框中的內(nèi)容進(jìn)行下載 tar -zxvf git-lfs-linux-amd64-v2.12.1.tar.gz sudo ./install.sh 輸入如下代碼開始下載： git lfs clone https://huggingface.co/chatglm-6b 直接git clone下載的文件都特別小，不像是完整版的

chatglm2-6B 是清華大學(xué)開源的一款支持中英雙語(yǔ)的對(duì)話語(yǔ)言模型。經(jīng)過(guò)了 1.4T 中英標(biāo)識(shí)符的預(yù)訓(xùn)練與人類偏好對(duì)齊訓(xùn)練，具有62 億參數(shù)的 ChatGLM2-6B 已經(jīng)能生成相當(dāng)符合人類偏好的回答。結(jié)合模型量化技術(shù)，用戶可以在消費(fèi)級(jí)的顯卡上進(jìn)行本地部署（INT4 量化級(jí)別下最低只需 6G

目錄 感謝B站秋葉aaaki大佬 前言 部署資源 部署流程? 實(shí)機(jī)演示 ChatGML微調(diào)（人格煉成）（個(gè)人感覺(jué)蠻有趣的地方） ?分享有趣の微調(diào)人格 ?實(shí)機(jī)演示（潘金蓮人格） 秋葉aaaki的個(gè)人空間_嗶哩嗶哩_bilibili https://space.bilibili.com/12566101 由于ChatGLM-6B的規(guī)模較小，目前已知其具有相當(dāng)

此項(xiàng)目是由 Java 的 JDK11 的長(zhǎng)期版本開發(fā)，設(shè)備環(huán)境需要 JDK = 11 Java Maven Dependency (BlueChatGLM)調(diào)用 Java Gradle (BlueChatGLM)調(diào)用 Java sbt (BlueChatGLM)調(diào)用 1.1 NTP 網(wǎng)絡(luò)時(shí)間服務(wù)器 它通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)或局域網(wǎng)上的時(shí)間服務(wù)器來(lái)提供高精度，高安全的時(shí)間信息，確保所有設(shè)備都使用相同的時(shí)間是關(guān)

私人部署地址：http://ilovechatgpt.cn。 免費(fèi)使用！無(wú)限調(diào)用！速度還蠻快呢。 官方地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B ChatGLM-6B 是一個(gè) 開源的、支持中英雙語(yǔ)的對(duì)話語(yǔ)言模型 ，由基于 清華大學(xué) KEG 實(shí)驗(yàn)室 與 智譜 AI 于 2023 年聯(lián)合訓(xùn)練，可以針對(duì)用戶的問(wèn)題和要求提供適當(dāng)?shù)拇饛?fù)和

LLMs之ChatGLM2：基于ChatGLM Efficient Tuning(微調(diào)工具包)實(shí)現(xiàn)對(duì)ChatGLM2進(jìn)行LoRA微調(diào)(CLI/GUI【text-generation-webui】)并進(jìn)行推理測(cè)試圖文教程之詳細(xì)攻略 目錄 1、硬件要求和Python依賴 2、代碼和模型權(quán)重下載 (1)、項(xiàng)目代碼下載