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
背景目前由于ChatGPT横空出世，互联网如雨后春笋冒出了非常多的类ChatGPT的大型语言模型。但是对于这些语言模型，我们应该如何将它应用到我们实际的生产中需要一个更加成熟的解决方案。介绍本文旨在通过介绍ChatGLM的使用来讲述如何将一个开源的语言模型应用于智能问答，知识库问答的场景中，通过一系列实操例子来理解整个应用思路。前期准备一个开源语言模型，这里推荐ChatGLM-6B，开源的、支持中英双语的对话语言模型，并且要求的显存内存非常低，可以在个人PC中轻松部署。python3.8+milvus，向量索引库pytorch以及运行ChatGLM-6B所需要的CUDA和NVIDIA驱动…基于
LLMs：LangChain-Chatchat(一款可实现本地知识库问答应用)的简介(支持ChatGLM-2/LLaMA-2等多款主流LLMs)、安装、使用方法之详细攻略目录LangChain-Chatchat的简介1、原理图解2、文档处理实现流程3、模型支持(1)、LLM模型支持(2)、Embedding模型支持LangChain-Chatchat的安装1、镜像部署T1、基于AutoDL平台云端部署镜像第一步，注册AutoDL，并选择租赁合适的服务器套餐(按时计费)第二步，创建镜像第1个终端，启动LLM服务第2个终端，启动API服务第3个终端，启动WebUI服务T2、Docker镜像本地部署
Lora微调的概念： lora是Low-RankAdaptation的缩写，是微软的Hu等人于2021年挂在ArXiv上（后又发表在ICLR2022上）的一篇论文《LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels》中提出的，通俗来讲，是一种降低模型可训练参数，又尽量不损失模型表现的大模型微调方法。为什么时隔两年，lora又突然火了一把呢？这一切都要感谢ChatGPT。 这里就简单介绍这么多，LORA微调系列(一)：LORA和它的基本原理-知乎(zhihu.com)这篇文章讲解的非常详细，有兴趣的同学可以去看一看。随着大模型的爆
fromtransformersimportAutoModel,AutoTokenizerimportgradioasgrimportmdtex2htmltokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b",trust_remote_code=True)model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b",trust_remote_code=True).cuda()model=model.eval()"""OverrideChatbot.postprocess"""defpost
简介网上冲浪时发现的这两个国产模型，重点是对硬件的要求并不高，有2GB内存就可以跑，觉得有趣就弄来玩了下。https://github.com/Jittor/JittorLLMshttps://github.com/THUDM/ChatGLM-6B简单介绍下用到的仓库ChatGLM-6BChatGLM-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
