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  開(kāi)源大模型ChatGLM2-6B 2. 跟著LangChain參考文檔搭建LLM+知識(shí)庫(kù)問(wèn)答系統(tǒng)

  租用了1臺(tái)GPU服務(wù)器，系統(tǒng) ubuntu20，Tesla V100-16GB （GPU服務(wù)器已經(jīng)關(guān)機(jī)結(jié)束租賃了） SSH地址：* 端口：17520 SSH賬戶：root 密碼：Jaere7pa 內(nèi)網(wǎng)： 3389 ， 外網(wǎng)：17518 VNC地址：* 端口：17519 VNC用戶名：root 密碼：Jaere7pa 硬件需求，ChatGLM-6B和ChatGLM2-6B相當(dāng)。 量化等級(jí)?? ?最低 GPU 顯存 F

  2024年02月03日

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  全網(wǎng)最新版ChatGLM-6B開(kāi)源模型環(huán)境詳細(xì)部署及安裝——如何在低顯存單顯卡上面安裝私有ChatGPT GPT-4大語(yǔ)言模型

  ChatGPT的爆火讓許多公司和個(gè)人都想要開(kāi)發(fā)自己的大型語(yǔ)言模型，但是，由于算力和語(yǔ)言模型開(kāi)發(fā)能力等諸多方面的限制，許多人最終都只能在開(kāi)發(fā)的早期階段止步不前。然而，近期清華大學(xué)知識(shí)工程和數(shù)據(jù)挖掘小組（Knowledge Engineering Group (KEG) Data Mining at Tsinghua University）發(fā)布

  2024年02月05日

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  ChatGLM2-6B、ChatGLM-6B 模型介紹及訓(xùn)練自己數(shù)據(jù)集實(shí)戰(zhàn)

  介紹 ChatGLM-6B是開(kāi)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(mén)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

  2024年02月12日

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  AIGC - ChatGLM大模型：ChatGLM2-6B模型推理部署

  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(kāi)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)

  2024年02月06日

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  免費(fèi)部署開(kāi)源大模型 ChatGLM-6B

  參考：【大模型-第一篇】在阿里云上部署ChatGLM3-CSDN博客 ChatGLM 是一個(gè)開(kāi)源的、支持中英雙語(yǔ)的對(duì)話語(yǔ)言模型，由智譜 AI 和清華大學(xué) KEG 實(shí)驗(yàn)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(duì)話流暢、部署門(mén)檻低等眾多優(yōu)秀特

  2024年01月18日

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• 第五篇-ChatGLM2-6B模型下載

  可以使用如下代碼下載 創(chuàng)建下載環(huán)境 編寫(xiě)代碼 down_glm2.py snapshot_download其他參數(shù) 只允許下載部分類型的文件（以JSON為例） allow_patterns=‘*.json’, 不允許下載部分類型的文件（以JSON為例） ignore_patterns=[‘*.json’] 執(zhí)行下 第一篇-ChatGLM-webui-Windows安裝部署-CPU版 第二篇-二手工作站

  2024年02月14日

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  【LLM】chatglm-6B模型訓(xùn)練和推理

  本篇文章記錄下 chatglm-6B 訓(xùn)練和推理過(guò)程 環(huán)境：Ubuntu 20.04 + 1.13.0+cu116 chatglm-6B 源代碼倉(cāng)庫(kù)：鏈接 chatglm-6B 模型權(quán)重：鏈接 這里使用的是 THUDM 在 hugging face 開(kāi)源的模型。 因?yàn)槟Ｐ捅容^大，倉(cāng)庫(kù)保存模式使用的是 git lfs 模式，再 clone 之后再使用 git lfs pull 去 download 大文件。 c

  2024年02月10日

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  中英雙語(yǔ)對(duì)話大語(yǔ)言模型：ChatGLM-6B

  ChatGLM-6B 是一個(gè)開(kāi)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)，具有 62 億參數(shù)。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 6GB 顯存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技術(shù)，針對(duì)中文問(wèn)答和對(duì)話進(jìn)行了優(yōu)

  2024年02月12日

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  ChatGLM2-6B模型推理流程和模型架構(gòu)詳解

  提示：文章寫(xiě)完后，目錄可以自動(dòng)生成，如何生成可參考右邊的幫助文檔 因?yàn)楸救嗽谧龃竽Ｐ蛢?yōu)化方面的研究，之前拆了ChatGLM2的源代碼，看看能從哪些地方深入。結(jié)果剛拆完沒(méi)多久，昨天，也就是10 月 27 日，智譜 AI 在 2023 中國(guó)計(jì)算機(jī)大會(huì)(CNCC)上發(fā)布了自研第三代對(duì)話大模

  2024年02月03日

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  自然語(yǔ)言處理 微調(diào)ChatGLM-6B大模型

  bert的主要任務(wù)是隨機(jī)的去除掉某個(gè)單詞，使用上下文將其預(yù)測(cè)出來(lái)（相當(dāng)于完形填空任務(wù)）； GPT的主要任務(wù)是根據(jù)前面一句話，預(yù)測(cè)下面的內(nèi)容； GLM結(jié)合了bert的強(qiáng)大雙向注意力與gpt的強(qiáng)大生成能力兩種能力，被nask的地方使用單向注意力，未被mask的地方使用雙向注意力 預(yù)測(cè)

  2024年02月09日

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