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
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
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
前言如果你要问我为什么直接部署ChatGLM2的模型？因为当我在8月份在上海召开的全球人工智能大会上了解到清华-智谱发布的ChatGLM模型时，它已经发布了新的版本ChatGLM2，并且推理的效果提升了不少，那么本着只要最好的原则，我就直接上手先玩新版本了。模型简介部署的环境作为AIGC方面的小白来说，我抱着非常天真的想法，想让它在我的工作笔记本上用i5的CPU去跑，至于为什么这么想，当然是因为我没有GPU，身边也没有其他的带显卡电脑恰好，在腾讯云看到了GN7的显示优惠活动，60块钱15天，NvidiaT4的AI卡，直接斥巨资购买了15天并且为了方便访问模型资源，我这里选择了新加坡的节点软件环
ChatGLM-6B模型介绍开源地址：GitHub-THUDM/ChatGLM-6B:ChatGLM-6B：开源双语对话语言模型|AnOpenBilingualDialogueLanguageModel在线体验地址：
ChatGLM2-6B微调实践-QLora方案环境部署Lora微调项目部署准备数据集修改训练脚本adapter推理模型合并与量化合并后的模型推理参数调优微调过程中遇到的问题参考：环境部署申请阿里云GPU服务器：CentOS7.664Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64Python3.11.5GPUNVIDIAA10（显存24G/1core）CPU8vCore/30G安装Anaconda、CUDA、PyTorch参考：ChatGLM2-6B微调实践-P-Tuning方案Lora微调项目部署gitclonehttps://github.com/shuxueslpi/ch
图：arobotiswritingcode，byStableDiffusion禅与计算机程序设计艺术：总体来看，ChatGLM（6B）和ChatGPT（175B）在技术领域的问答情况表现都很出色，考虑到模型参数和成本，整体看在这方面的表现 ChatGLM优于 ChatGPT。目录怎样实现机器人自动写代码？不少于3000字。
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
