ChatGLM-6b初步微调实验chatglm-6b微调/推理,样本为自动生成的整数/小数加减乘除运算,可gpu/cpuchatglm-6bfine-tuning/inference,Thesampleisanautomaticallygenerated,integer/decimalofadd,sub,mulanddivoperation,thatcanbegpu/cpu项目地址https://github.com/yongzhuo/chatglm-maths数据集-中文https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpacahttps://github.co
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我昨天说从数据技术嘉年华回来后就部署了一套ChatGLM，准备研究利用大语言模型训练数据库运维知识库，很多朋友不大相信，说老白你都这把年纪了，还能自己去折腾这些东西？为了打消这些朋友的疑虑，我今天把这两天折腾ChatGLM的过程分享给大家，也为有兴趣折腾一下ChatGLM的朋友讲一下避坑的一些技巧。ChatGLM-6B是基于清华大学KEG实验室与智谱AI于2023年联合训练的语言模型GLM开发而成，是一个大型的语言模型，其针对用户的问题和要求提供适当的答复和支持。上面的回答是ChatGLM自己回答的，GLM-6B是一个开源的62亿参数的预训练模型，其特点是可以在比较小的硬件环境下本地运行。这一
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版本选择不选VM17Pro？VMwareWorkstation17.0Pro发行说明–产品支持注意事项选VM16.2.5Pro？不再冒然激进，养老版本–VMwareWorkstation16.2.5Pro发行说明安装过程下载软件包：官方：点击DOWNLOADNOW会跳转到登录账户界面，我不太喜欢下载软件还要注册个账号！！我放弃了这个下载方法。果核剥壳：网页直接下载，速度可以很稳定！！！安装：一直点击下一步优化设置主要是为了解决！！！我的电脑！！！低配置导致的运行卡顿的问题，按图配置。1.虚拟机设置—>硬盘—>(D)//硬件里的设备中，不需要的设备自行选中后点击移除。1.虚拟机设置—>高级—>(
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国产开源ChatGPT:ChatGLM-6B搭建属于你的永远免费的本地ChatGPT文章目录国产开源ChatGPT:ChatGLM-6B搭建属于你的永远免费的本地ChatGPTChatGLM-6B介绍硬件需求使用方式环境安装代码调用Demo网页版Demo命令行Demo低成本部署模型量化CPU部署ChatGLM-webuiInstallrequirements
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老规矩，先看最后成果图（如果想要全部工程，文章最后我会把github链接放上）1、分割车牌2、分割字符3、识别字符最终识别的车牌号码是：浙F99999整个车牌识别分五步：1、一个分割车牌的语义分割模型2、用训练好DeepLabV3+模型将车牌从图片里面抠出来3、将车牌字符一个个分割开4、训练一个预训练模型来识别单个车牌字符5、用训练好的预训练模型去识别分割好的字符从而得到车牌号第一步：训练分割车牌的语义分割模型我这里用的是Bubbliiiing大佬用pytorch写好的DeepLabV3+框架，框架原博传送门：Pytorch搭建自己的DeeplabV3+语义分割平台首先我用labelme工具制
老规矩，先看最后成果图（如果想要全部工程，文章最后我会把github链接放上）1、分割车牌2、分割字符3、识别字符最终识别的车牌号码是：浙F99999整个车牌识别分五步：1、一个分割车牌的语义分割模型2、用训练好DeepLabV3+模型将车牌从图片里面抠出来3、将车牌字符一个个分割开4、训练一个预训练模型来识别单个车牌字符5、用训练好的预训练模型去识别分割好的字符从而得到车牌号第一步：训练分割车牌的语义分割模型我这里用的是Bubbliiiing大佬用pytorch写好的DeepLabV3+框架，框架原博传送门：Pytorch搭建自己的DeeplabV3+语义分割平台首先我用labelme工具制
