大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了ChatGLMptuning的实战方案，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。文章目录0.简介1.安装虚拟环境2.下载文件2.1下载源代码2.2下载模型依赖文件2.3下载模型文件3.安装依赖库4.ptuning训练5.运行微调后的ChatGLM0.简介 对特定数据集进行
文章首发及后续更新：https://mwhls.top/4500.html，无图/无目录/格式错误/更多相关请至首发页查看。新的更新内容请到mwhls.top查看。欢迎提出任何疑问及批评，非常感谢！服务部署汇总本来这篇是为了打比赛写的，写着写着发现两个问题，AI部署连续几篇，等我比赛打完再发模型都不知道更新到哪个版本了。所以就直接发了。题图随便放个，我之后部属个文生图让它生成个。嘻嘻，蹭个热度有问题推荐去GitHubIssue，当然评论问我也行。2023/05/06更新：增加API调用及ChatGLM清华开源大模型-ChatGLM-2023/04/29ChatGLM_GitHub：THUDM/
目录ubuntu部署1.下载安装anaconda32.创建并虚拟环境3.下载安装chatglm4.修改代码，减少gpu使用，目前使用6G显存5.启动web服务windows部署1.下载安装anaconda32.创建并虚拟环境3.下载安装chatglm4.修改代码，减少gpu使用，目前使用6G显存5.启动web服务ubuntu部署1.下载安装anaconda3wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh./Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh2.创建并虚拟环境conda
目录前言前期准备电脑要求安装anaconda安装相应版本的CUDA配置ChatGLM-6BConda环境安装pytorchChatGLM-6B最新版模型环境部署及安装源码下载模型下载相关库安装运行web演示作为API部署参考资料其它资料下载前言ChatGPT的爆火让许多公司和个人都想要开发自己的大型语言模型，但是，由于算力和语言模型开发能力等诸多方面的限制，许多人最终都只能在开发的早期阶段止步不前。然而，近期清华大学知识工程和数据挖掘小组（KnowledgeEngineeringGroup(KEG)&DataMiningatTsinghuaUniversity）发布了对话机器人ChatGLM-
本文首发于FicowShen’sBlog，原文地址：Ficow的AI平台快速上手指南(ChatGPT,NewBing,ChatGLM-6B,cursor.so)。 内容概览前言OpenAI——ChatGPT微软——NewBing智谱AI——ChatGLM-6BAI生成代码——cursor.so总结 前言 现在各种AI工具大爆发，赶紧跟上大部队，看下这波浪潮是什么状况吧。传说AI要淘汰很多工种，听起来就很夸张很恐怖的样子。克服恐惧的方式就是去学习和熟悉未知的事物。走起，和Ficow一起一探究竟。讲真的，简直太好用了~ OpenAI——ChatGPT ChatGPT是OpenAI公司开发的基于对
目录感谢B站秋葉aaaki大佬前言部署资源部署流程 实机演示ChatGML微调（人格炼成）（个人感觉蛮有趣的地方） 分享有趣の微调人格 实机演示（潘金莲人格）感谢B站秋葉aaaki大佬秋葉aaaki的个人空间_哔哩哔哩_bilibilihttps://space.bilibili.com/12566101前言由于ChatGLM-6B的规模较小，目前已知其具有相当多的局限性，如事实性/数学逻辑错误，可能生成有害/有偏见内容，较弱的上下文能力，自我认知混乱，以及对英文指示生成与中文指示完全矛盾的内容。请大家在使用前了解这些问题，以免产生误解。很明显这个模型，因为是中文训练的，在很多数据上非常适合中
thunlpchatglm6B是一款基于海量高质量中英文语料训练的面向文本对话场景的语言模型。THUDM/ChatGLM-6B:ChatGLM-6B：开源双语对话语言模型|AnOpenBilingualDialogueLanguageModel(github.com)国内的一位大佬把chatglmptuning的训练改成了多层多卡并行训练的实现zero_nlp/Chatglm6b_ModelParallel_ptuningatmain·yuanzhoulvpi2017/zero_nlp(github.com)用到了神秘的perf库希望大家能支持一下我的工作用我的专用邀请链接，注册OpenBay
清华技术成果转化的公司智谱AI开源了GLM系列模型ChatGLM-6B，这是一个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ChatGLM相同的技术，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。ChatGLM-6B是智谱AI在开源社区贡献的重要成果之一，也是清华大学在自然语言处
1、前言默认读者已成功部署chatGLM-6B,如果没有部署完毕，请参阅下列文章（同为笔者所写）https://blog.csdn.net/Asunazhang/article/details/130094252?spm=1001.2014.3001.55022、软件依赖打开cmd切换至虚拟环境，调用下列代码安装依赖。pipinstallrouge_chinesenltkjiebadatasets3、使用方法3.1下载数据集从https://link.zhihu.com/?target=https%3A//cloud.tsinghua.edu.cn/f/b3f119a008264b1cabd1
大家好，我是微学AI，今天教你们本地CPU环境部署清华大ChatGLM-6B模型，利用量化模型，每个人都能跑动大模型。ChatGLM-6B是一款出色的中英双语对话模型，拥有超过62亿个参数，可高效地处理日常对话场景。与GLM-130B模型相比，ChatGLM-6B在对话场景处理能力方面表现更加卓越。此外，在使用体验方面，ChatGLM-6B采用了模型量化技术和本地部署技术，为用户提供更加便利和灵活的使用方式。值得一提的是，该模型还能够在单张消费级显卡上顺畅运行，速度较快，是一款非常实用的对话模型。ChatGLM-6B是清华开发的中文对话大模型的小参数量版本，目前已经开源了，可以单卡部署在个人电
