清华开源中英双语对话模型ChatGLM2-6B本地安装笔记首先，直接上资源，网盘中是ChatGLM2-6B源码及模型文件：链接：https://pan.baidu.com/s/1DciporsVT-eSiVIAeU-YmQ提取码：cssa官方的Readme已经很详尽了，再写点安装博客有点画蛇添足。本着记录自己的工作内容的初衷，还是写一写吧，毕竟输出才是最好的学习。本文记录了本地安装ChatGLM2-6B的过程，本地是用了一张RTX407012G的显卡，对于这个模型有点勉强，但是在实际运行中发现Win11系统给了共享GPU存储，这让我这个12G的显卡也运行了13G的模型，目前看是能正常运行，没有
【开源AI大模型测评】WizardCoder-15B-V1.0亲测：使用golang实现一个TaskDAGScheduler给出源码：写文章能力超过ChatGLM2，逼近ChatGPT的水平文章目录【开源AI大模型测评】WizardCoder-15B-V1.0亲测：使用golang实现一个TaskDAGScheduler给出源码：写文章能力超过ChatGLM2，逼近ChatGPT的水平帮我写10篇人工智能领域的文章标题。Prompt:使用golang实现LSMTree算法代码,给出源代码和代码逻辑说明。概述Go语言实现Prompt:使用Golang实现一个TaskDAGScheduler,给出
介绍什么是ChatGLM-6B下面是官方原话,选择他的原因完全是因为可以消费级电脑上使用，更强的130B模型看https://github.com/THUDM/GLM-130BChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的Chat
介绍什么是ChatGLM-6B下面是官方原话,选择他的原因完全是因为可以消费级电脑上使用，更强的130B模型看https://github.com/THUDM/GLM-130BChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的Chat
前言本地化的GPT就是香，就是有点费钱。项目地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B前期准备服务器（本机的跳过）由于本地电脑显卡都不行，所以我租了AutoDL的一台算力服务器。TeslaT416G显存，56GB内存，符合我们跑ChatGLM的配置。其实本来这台服务器是其他用途，跑vits的，所以选择了so-vits-svc4的镜像，这类的AI项目依赖库大同小异，所以如果有需求，可以直接选现成镜像，减少麻烦。我这边的操作系统是ubuntu20.04自带python3.8，需要注意项目python环境需要>=python3.7实例后开机，有ssh，我们就改其他s
ChatGLM2介绍ChatGLM2-6B源码地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6BChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM2-6B引入了如下新特性：1、更强大的性能：基于ChatGLM初代模型的开发经验，我们全面升级了ChatGLM2-6B的基座模型。ChatGLM2-6B使用了GLM的混合目标函数，经过了1.4T中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B在MMLU（+23%）、CEval（
感谢清华大学开源的ChatGLM2-6B软件，让我们国人有属于自己的AI聊天机器人，期待新版本的推出。前期准备：1.电脑配置（低于以下配置无法安装）python版本要求：3.8以上没有安装python的没有关系，我们在下面安装anaconda中会自动生成python，有了python的建议删除，通过anaconda安装python以便于后面创建虚拟环境。windows系统：Windows10以上，推荐N卡（NVIDIA显卡20系列以上）注意：处理器为AMD容易报错，intel的不容易报错，配置越高最后的响应速度越快。查看：按住win+e,点此电脑，右键点属性即可查看自己电脑系统和配置显卡：6G
之前教过大家利用langchain+ChatGLM-6B实现个人专属知识库，非常简单易上手。最近，智谱AI研发团队又推出了ChatGLM系列的新模型ChatGLM2-6B，是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本，性能更强悍。树先生之所以现在才更新ChatGLM2-6B知识库教程，是想等模型本身再多迭代几个版本，不至于刚出的教程很快不适配，或者项目本身一堆bug，那样大家使用体验也不好。ChatGLM2-6B介绍ChatGLM2-6B在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，引入了如下新特性：更强大的性能：基于ChatGLM初代模型的开发经验，全面升级了基座
生成式语言大模型，随着chatgpt的爆火，市场上涌现出一批高质量的生成式语言大模型的项目。近期百度飞桨自然语言处理项目paddlenlp发布了2.6版本。更新了以下特性：全面支持主流开源大模型Bloom,ChatGLM,GLM,Llama,OPT的训练和推理；TrainerAPI新增张量训练能力,简单配置即可开启分布式训练；新增低参数微调能力PEFT,助力大模型高效微调。其中chatglm与llama是生成式语言大模型中市场认可度相对较高的两款生成式语言模型。分布式多机多卡的深度学习训练有多种模式，其中概括而言是数据并行与模型并行。数据并行参数量受限制于显存，所以模型的参数量上限相对低于模型
ChatGLM2-6B!我跑通啦！（windows系统）1.跑通了啥？2.咋跑通的？2.1ChatGLM2-6B本地部署2.2ChatGLM2-6B本地微调2.3小结3.打算做什么？1.跑通了啥？记录一下此时此刻，2023年7月8日22点04，从ChatGLM2-6B在7月4日开放了ptuning到此时此刻，ChatGLM2-6B的微调终于被哥们跑通了！从本地部署ChatGLM2-6B到本地进行P-tuning微调，再到最后的模型检测，哥们全跑通了！2.咋跑通的？2.1ChatGLM2-6B本地部署这里非常感谢ChatGLM2-6B｜开源本地化语言模型这篇博客！因为我布置环境，本地部署完全按照
