清华智谱AI大模型ChatGLM-Pro申请开通教程ChatGLM系列模型，包括ChatGLM-130B和ChatGLM-6B模型，支持相对复杂的自然语言指令，并且能够解决困难的推理类问题。其中，ChatGLM-6B模型吸引了全球超过160万人下载安装，该模型在HuggingFace(HF)全球大模型下载榜中连续12天位居第一名，在国内外的开源社区中产生了较大的影响。第一步：进入清华智谱AI大模型开发者控制台地址：智谱AI开放平台注册账户即可第二步：进入APIKEY控制台第三步：生成一个APIKEY第四步：配置到AI系统或者调用使用第五步：模型提问测试大家可以前往已经配置好的系统进行
FastGPT是一款专为客服问答场景而定制的开箱即用的AI知识库问答系统。该系统具备可视化工作流功能，允许用户灵活地设计复杂的问答流程，几乎能满足各种客服需求。在国内市场环境下，离线部署对于企业客户尤为重要。由于数据安全和隐私保护的考虑，企业通常不愿意将敏感数据上传到线上大型AI模型(如ChatGPT、Claude等)。因此，离线部署成为一个刚需。幸运的是，FastGPT本身是开源的，除了可以使用其在线服务外，也允许用户进行私有化部署。相关的开源项目代码可以在GitHub上找到：https://github.com/labring/FastGPT正好上周ChatGLM系列推出了其最新一代的开源
最近给我的21款小新pro16装了一下黑苹果，得益于GitHub大神的驱动，现在可以驱动amd的核显，运行起来很流畅，也可以支持最新的Sonoma系统。另外我还换了intel的AX210网卡，网络问题也到了解决，效果图如下，下面的文章分享一下AMD安装黑苹果的几个关键流程。 1.CPU内核补丁要想成功开机，然后装上系统，就必须安装适配的内核补丁，可以进入下面这个网站下载。GitHub-AMD-OSX/AMD_Vanilla:NativeAMDmacOSviaOpenCore下载之后要写入kernal中，然后按照GitHub页面上的教程来改coinfig文件 其实就是根据自己CPU的核心数改掉这
2021年12月入手一台MotoEdgeSPro12+256版，看着性价比很高，越用越垃圾。屏幕显示没有vivo亮丽/APP图标很丑/屏幕上一点点水就失灵/拍照片边缘是模糊的/系统几乎不更新。以上都可以忍受，但是：用一年不到，蓝牙不能用了。那段时间还会自动挂掉来电。还在保修期内，没有备用手机，想想蓝牙不常用就不修了。后来更新了系统，不会自动挂电话，但是WiFi会自动断开，打开热点下可以正常用，勉强使用着。2023年9月，通话中会自动挂断电话，将电话的5G开关关闭，继续勉强使用。2023年10月，WiFi几乎废了，一般需要重启5次以上，然后不停切换飞行模式，使网络重置，连上WiFi后有时候没多久
Mac（macBookM2pro）上环境变量不生效的原因1、mac中环境变量配置文件的优先级/etc/profile/etc/paths~/.bash_profile~/.bash_login~/.profile~/.bashrc2、不生效原因（命令行不一致所导致）在一些配置环境变量的教程中，一般都是让我们在~/.bash_profile添加相应的暴露（export）比如：这也是在类unix操作系统的一种默认的方式但是，见名知意，bash_profile只是在bash命令行才会永久有效，在没有自定义的情况下，我们的mac通常默认开启的是zsh命令行形式3、解决方法1（给zsh配置环境变量）第一
对ChatGLM-6B做LoRAFine-tuning搭建依赖环境加载模型和Tokenizer分析模型结构配置LoRA构建数据集定义常量测试Tokenizer的编解码定义Prompt构建AttentionMask和PositionIDs创建数据集开始训练预测保存训练模型重载训练后的模型ChatGLM-6B是一个支持中英双语的对话语言模型，基于GLM(GeneralLanguageModel)。它只有62亿个参数，量化后最低(INT4量化)只需要6GB的显存，完全可以部署到消费级显卡上。在实际使用这个模型一段时间以后，我们发现模型的对话表现能力确实非常不错。那么，基于这个模型做Fine-tuni
文章目录Hive简介1、Hive安装2、MySQL安装3、Hive远程服务启动Hive简介Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务运行。Hive具有稳定和简单易用的特性，成为了当前企业在构建企业级数据仓库时使用较为普遍的大数据组件之一。本实验内容主要在Hadoop高可用集群上进行Hive的相关操作，关于Hadoop高可用集群的部署参考以下链接：Hadoop系统应用之搭建Hadoop高可用集群（超详细步骤指导操作，WIN10，VMwareWorkstation15.5PRO，C
目录一、ChatGLM3模型二、资源需求三、部署安装配置环境安装过程低成本配置部署方案四、启动ChatGLM3五、功能测试新鲜出炉，国产GPT版本迭代更新啦~清华团队刚刚发布ChatGLM3，恰逢云栖大会前百川也发布Baichuan2-192K，一时间掀起的国产AI大模型又一阵热浪来袭。随着两个公司融资到位，国内大模型研究和开源活动，进展更加如火如荼。目前有越来越多的公司和研究机构开始将他们的大模型开源，国内比较知名的就有阿里巴巴的通义大模型系列、华为的盘古大模型系列、腾讯的混元大模型系列等多家。但由于这些开源的大模型具有极高的参数量和计算量，需要大量的数据和算力支持，所以只有少数的大型科技公
前言大语言模型是一种基于深度学习技术的人工智能模型，可以追溯到早期的语言模型和机器翻译系统。直到最近，随着深度学习技术的崛起，大型预训练语言模型才开始引起广泛的关注。大语言模型使用大规模的文本数据集进行预训练，从而学习到丰富的语言知识和语境理解能力。通过预训练和微调的方式，大语言模型可以用于各种自然语言处理任务，例如文本生成、机器翻译、问答系统、对话系统等。它们在许多领域都展示出了令人印象深刻的性能，并成为推动人工智能技术发展的重要驱动力。本篇文章主要介绍如何使用 Amazon SageMaker 进行 ChatGLM 模型部署和微调的示例。这个示例主要包括:ChatGLM 总体介绍ChatG
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