1.ChatGLM介绍ChatGLM-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ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答，代码链接👇🏻ChatGLM_实战_信息抽取2.场景说明由于工作原因，需要对机器上的文本进行分类。其核心功能就
ChatGLM对话模型基本环境配置和部署请参考上一篇博文《ChatGPT平替-ChatGLM环境搭建与部署运行》，地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/130370190”。但是，默认部署程序仅支持单用户访问，多用户则需要排队访问。测试过相关的几个Github多用户工程，但是其中一些仍然不满足要求。本节将系统介绍如何实现多用户同时访问ChatGLM的部署接口，包括http、websocket（流式输出，stream）和web页面等方式，主要目录如下所示。 （1）api.pyhttp多用户并行
写这篇博客还是很激动开心的，因为是我经过两周的时间，查阅各个地方的资料，经过不断的代码修改，不断的上传到有显卡的服务器运行才得出的可行的接口调用解决方案，在这里记录并分享一下。研究历程（只是感受，这段可以跳过，直接看下边的正题，找“正题”二字）起初领导让我写一个接口——前端传递用户问题，后端返回ChatGLM模型生成的问题的答案。这个工作太简单了，因为GitHub上ChatGLM-6B根目录的api.py已经实现了，我只需改一个模型路径、端口号启动即可，我默默地更新了代码然后修改后启动运行了，然后摸了三天鱼，三天后和领导说完成了，深藏功与名。领导高兴地拿着我的接口文档就给其他部门的同事用了，结
微调大语言模型-ChatGLM-Tuning大语言模型-微调chatglm6b大语言模型-中文chatGLM-LLAMA微调大语言模型-alpaca-lora本地知识库大语言模型2-documentai解读大语言模型-DocumentSearch解读大语言模型-中文Langchain本文解读代码的地址：https://github.com/27182812/ChatGLM-LLaMA-chinese-insturct中文instruct在chatGLM,LLAMA上的表现数据json的预处理instructiontokenizer相比大语言模型-ChatGLM-Tuning中，是两个函数都放在
目录准备（注册）:搭建:API模式:测试：总结：准备（注册）:注册modelscope(白嫖)免费使用服务器https://modelscope.cn/按照图片里的选择(选择其他好像不能创建成功)可以白嫖60多个小时的配置8核32GB显存16G预装ModelScopeLibrary预装镜像ubuntu20.04-cuda11.3.0-py37-torch1.11.0-tf1.15.5-1.5.0ChatGLM-6B介绍ChatGLM-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。硬件需求量化等级最低GPU显存（推理
Chinese-LangChainChinese-LangChain：中文langchain项目，基于ChatGLM-6b+langchain实现本地化知识库检索与智能答案生成https://github.com/yanqiangmiffy/Chinese-LangChain俗称：小必应，Q.Talk，强聊，QiangTalk🔥效果演示🚀特性🐯2023/04/19引入ChuanhuChatGPT皮肤📱2023/04/19增加websearch功能，需要确保网络畅通！📚2023/04/18webui增加知识库选择功能🚀2023/04/18修复推理预测超时5s报错问题🎉2023/04/17支持多种
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文章目录1.ChatGLM-6B1.1P-Tuningv2简介2.运行环境2.1项目准备3.数据准备4.使用P-Tuningv2对ChatGLM-6B微调5.模型评估6.利用微调后的模型进行验证6.1微调后的模型6.2原始ChatGLM-6B模型6.3结果对比1.ChatGLM-6BChatGLM-6B仓库地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6BChatGLM-6B/P-Tuning仓库地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/tree/main/ptuning1.1P-Tuningv2简介P-Tuning是一种较新的模型
介绍ChatGLM-6B是开源的文本生成式对话模型,基于GeneralLanguageModel(GLM)框架,具有62亿参数,结合模型蒸馏技术,实测在2080ti显卡训练中上显存占用6G左右,优点:1.较低的部署门槛：FP16半精度下，ChatGLM-6B需要至少13GB的显存进行推理，结合模型量化技术，一需求可以进一步降低到10GB（INT8）和6GB（INT4），使得ChatGLM-6B可以部署在消费级显卡上。2,更长的序列长度：相比GLM-10B（序列长度1024），ChatGLM-6B序列长度达2048，支持更长对话和应用。3,人类意图对齐训练：使用了监督微调（SupervisedF
目录安装miniconda拉取仓库使用内置python安装依赖上传模型克隆及下载text2vec-large-chinese修改配置上传知识库（txt文件）处理txt数据启动服务测试ChatGLM-6B是清华团队+智谱AI开发的，一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，具有62亿参数。被很多人视为ChatGPT的平替。但是由于ChatGLM-6B的规模较小，目前已知其具有相当多的局限性。解决这一问题的方式大体上有两种：一种是使用更大规模的模型来提升整体能力，提升其自我认知能力。开发者表示基于1300亿参数GLM-130B的ChatGLM已经在内测开发中。另一种便是使用插件或者外挂的方式，提升模
