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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

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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

本文分享自华为云社区《基于MindSpore的ChatGLM微调》，作者：JeffDing。基于MindSpore的ChatGLM微调克隆HuggingFace模型克隆chatglm-6b代码仓，下载分布式的模型文件gitlfsinstallgitclonehttps://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b准备环境安装Transformerpipinstalltransformers执行python脚本，合并模型权重。fromtransformersimportAutoModelimporttorchasptpt_ckpt_path="./models/chatgl

微调类型简介1.SFT监督微调：适用于在源任务中具有较高性能的模型进行微调，学习率较小。常见任务包括中文实体识别、语言模型训练、UIE模型微调。优点是可以快速适应目标任务，但缺点是可能需要较长的训练时间和大量数据。2.LoRA微调：通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量，不改变预训练模型参数，新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本，同时能达到与全模型微调相近的效果。3.P-tuningv2微调：引入了prefix-tuning的思想，每一层都加入了prefix，并采用了多任务学习。解决了P-tuningv1中序列标注任务效果不佳和普遍性差的问题。其参数对象是各层的prefix。优点是适用于多任务

1，项目地址https://github.com/li-plus/chatglm.cpp.git这个项目和llama.cpp项目类似，使用C++去运行模型的。项目使用了ggml这个核心模块，去运行的。可以支持在cpu上面跑模型。ChatGLM2-6B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：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

ChatbotUI和ChatGLM2-6B的集成0.背景1.部署ChatbotUI2.部署ChatGLM2-6B3.修改ChatGLM2-6B项目的openai_api.py4.修改ChatbotUI的配置5.访问ChatbotUI0.背景尝试将ChatbotUI和ChatGLM2-6B的进行集成，ChatGLM2-6B提供API服务，ChatbotUI提供模仿OpenAI聊天模型的ChatGPT界面和功能。效果展示，1.部署ChatbotUI请参考文章本地部署ChatbotUI。2.部署ChatGLM2-6B请参考文章本地部署ChatGLM2-6B。3.修改ChatGLM2-6B项目的ope