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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(shí)測在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
chatglm2-6B 是清華大學(xué)開源的一款支持中英雙語的對話語言模型。經(jīng)過了 1.4T 中英標(biāo)識符的預(yù)訓(xùn)練與人類偏好對齊訓(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)級的顯卡上進(jìn)行本地部署（INT4 量化級別下最低只需 6G
我們首先來看一下 ChatGLM2-6B 模型的 requirements : 可以看到，要求 torch=2.0 ，這就產(chǎn)生了一個(gè)問題： torch 與 cuda 版本的匹配問題。本地機(jī)器中 CUDA=10.0 ，于是在費(fèi)了半天時(shí)間配置好 ChatGLM2-6B 所需環(huán)境，從 github 和 huggingface 下載好了 ChatGLM2-6B 模型，但是在 run 的過程中報(bào)錯(cuò) Torch
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 啟動服務(wù) 啟動成功后 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
可以使用如下代碼下載 創(chuàng)建下載環(huán)境 編寫代碼 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
ChatGLM 2 -6B 是開源中英雙語對話模型?ChatGLM-6B?的第二代版本，在保留了初代模型對話流暢、部署門檻較低等眾多優(yōu)秀特性的基礎(chǔ)之上，ChatGLM 2 -6B 引入了如下新特性： 更強(qiáng)大的性能 ：基于 ChatGLM 初代模型的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，我們?nèi)嫔壛?ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了
如果你要問我為什么直接部署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方面的小白來說
NVIDIA Triton Inference Server是一個(gè)針對CPU和GPU進(jìn)行優(yōu)化的云端和推理的解決方案。 支持的模型類型包括TensorRT、TensorFlow、PyTorch(meta-llama/Llama-2-7b)、Python(chatglm)、ONNX Runtime和OpenVino。 NVIDIA Triton Server是一個(gè)高性能的推斷服務(wù)器，具有以下特點(diǎn)： 1. 高性能：Triton Server為使用GPU進(jìn)行推
ChatGLM2-6B 是清華 NLP 團(tuán)隊(duì)于不久前發(fā)布的中英雙語對話模型，它具備了強(qiáng)大的問答和對話功能。擁有最大32K上下文，并且在授權(quán)后可免費(fèi)商用！ ChatGLM2-6B的6B代表了訓(xùn)練參數(shù)量為60億，同時(shí)運(yùn)用了模型量化技術(shù)，意味著用戶可以在消費(fèi)級的顯卡上進(jìn)行本地部署（INT4 量化級別下
申請阿里云GPU服務(wù)器： CentOS 7.6 64 Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64 Python 3.11.5 GPU NVIDIA A10（顯存24 G/1 core） CPU 8 vCore/30G 安裝Anaconda、CUDA、PyTorch 參考：ChatGLM2-6B微調(diào)實(shí)踐-P-Tuning方案 項(xiàng)目部署 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集 準(zhǔn)備我們自己的數(shù)據(jù)集，分別生成訓(xùn)練文件和測試文件這兩個(gè)文件，放在項(xiàng)目dat
