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目錄 感謝B站秋葉aaaki大佬 前言 部署資源 部署流程? 實機演示 ChatGML微調(diào)（人格煉成）（個人感覺蠻有趣的地方） ?分享有趣の微調(diào)人格 ?實機演示（潘金蓮人格） 秋葉aaaki的個人空間_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)
項目地址 chatglm2-6b 下載模型 創(chuàng)建測試項目 創(chuàng)建虛擬環(huán)境安裝依賴 完整的venv環(huán)境 main.py 執(zhí)行 python進(jìn)程cpu使用率100.3%持續(xù)了很長時間，沒有啟用多線程？
ChatGLM-6B 是一個開源的、支持中英雙語的對話語言模型，基于 General Language Model (GLM) 架構(gòu)，具有 62 億參數(shù)。結(jié)合模型量化技術(shù)，用戶可以在消費級的顯卡上進(jìn)行本地部署（INT4 量化級別下最低只需 6GB 顯存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技術(shù)，針對中文問答和對話進(jìn)行了優(yōu)
1、簡介 ChatGLM-6B 是一個開源的、支持中英雙語的對話語言模型，基于 General Language Model (GLM) 架構(gòu)，具有 62 億參數(shù)。結(jié)合模型量化技術(shù)，用戶可以在消費級的顯卡上進(jìn)行本地部署（INT4 量化級別下最低只需 6GB 顯存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技術(shù)，針對中文問答和對話
ChatGPT的爆火讓許多公司和個人都想要開發(fā)自己的大型語言模型，但是，由于算力和語言模型開發(fā)能力等諸多方面的限制，許多人最終都只能在開發(fā)的早期階段止步不前。然而，近期清華大學(xué)知識工程和數(shù)據(jù)挖掘小組（Knowledge Engineering Group (KEG) Data Mining at Tsinghua University）發(fā)布
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，多輪對話系統(tǒng)已成為自然語言處理領(lǐng)域的研究熱點。多輪對話要求模型不僅能理解用戶的當(dāng)前輸入，還需結(jié)合對話歷史進(jìn)行連貫回復(fù)，這對模型的上下文理解和生成能力提出了更高要求。ChatGLM3-6B作為一種先進(jìn)的大型語言模型，在多輪對話任務(wù)
參考：【大模型-第一篇】在阿里云上部署ChatGLM3-CSDN博客 ChatGLM 是一個開源的、支持中英雙語的對話語言模型，由智譜 AI 和清華大學(xué) KEG 實驗室聯(lián)合發(fā)布，基于 General Language Model (GLM) 架構(gòu)，具有 62 億參數(shù)。ChatGLM3-6B 更是在保留了前兩代模型對話流暢、部署門檻低等眾多優(yōu)秀特
介紹 ChatGLM-6B是開源的文本生成式對話模型,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),實測在2080ti顯卡訓(xùn)練中上(INT4)顯存占用 6G 左右, 優(yōu)點 :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
? ? ?剛開始接觸AI時，您可能會感到困惑，因為面對眾多開源模型的選擇，不知道應(yīng)該選擇哪個模型，也不知道如何調(diào)用最基本的模型。但是不用擔(dān)心，我將陪伴您一起逐步入門，解決這些問題。 ? ? ?在信息時代，我們可以輕松地通過互聯(lián)網(wǎng)獲取大量的理論知識和概念。然
