背景：目前，大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上，效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。一、chatglm2-6b介绍github：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6Bchatglm2-6b相比于chatglm有几方面的提升：1.性能提升：相比初代模型，升级了ChatGLM2-6B的基座模型，同时在各项数据集评测上取得了不错的成绩；2.更长的上下文：我们将基座模型的上下文长度（ContextLe
1ChatGLM2-6B介绍ChatGLM是清华技术成果转化的公司智谱AI研发的支持中英双语的对话机器人。ChatGLM基于GLM130B千亿基础模型训练，它具备多领域知识、代码能力、常识推理及运用能力；支持与用户通过自然语言对话进行交互，处理多种自然语言任务。比如：对话聊天、智能问答、创作文章、创作剧本、事件抽取、生成代码等等ChatGLM2-6B升级亮点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，又增加许多新特性：（1）更强大的性能基于ChatGLM初代模型的开发经验，全面升级了ChatGLM2-6B的基座模型。ChatGLM2-6B使
文章目录代码调用演示效果实例一、问题二、场景说明三、error说明四、解决解决一解决二ChatGLM-6B是一个由清华大学和智谱AI联合研发的开源对话语言模型。它是一个支持中英双语问答的对话系统，并在中文方面进行了特别的优化。该模型基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。借助模型量化技术，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-6
一.前言近期，ChatGLM-6B的第二代版本ChatGLM2-6B已经正式发布，引入了如下新特性：①.基座模型升级，性能更强大，在中文C-Eval榜单中，以51.7分位列第6；②.支持8K-32k的上下文；③.推理性能提升了42%；④.对学术研究完全开放，允许申请商用授权。目前大多数部署方案采用的是fastapi+uvicorn+transformers，这种方式适合快速运行一些demo，在生产环境中使用还是推荐使用专门的深度学习推理服务框架，如Triton。本文将介绍我利用集团9n-triton工具部署ChatGLM2-6B过程中踩过的一些坑，希望可以为有部署需求的同学提供一些帮助。二.硬
【AI实战】ChatGLM2-6B微调：AttributeError:'ChatGLMModel'objecthasnoattribute'prefix_encoder'ChatGLM2-6B介绍ChatGLM2微调问题解决方法1.安装transformers版本2.重新下载THUDM/chatglm2-6b中的文件3.重新训练参考ChatGLM2-6B介绍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：1.更强大的性能：基于ChatGLM初代模型的开发经验，我
大模型——GLM大模型介绍随着人工神经网络和深度学习技术的不断发展和应用场景的不断拓展，大型语言模型已经成为了自然语言处理领域中的重要研究方向之一。清华大学作为国内领先的科研机构之一，一直在该领域不断探索和创新。2022年，清华大学发布了一款具有重要意义的GLM大模型，它不仅在中文语言处理方面取得了显著的进展，还在英文语言处理方面表现出了强大的能力。GLM大模型区别于OpenAIGPT在线大模型只能通过API方式获取在线支持的窘境，GLM大模型属于开源大模型，可以本地部署进行行业微调、也可通过API方式在线获取GLM模型能力。因此对于开发者而言，GLM开源大模型更值得去探索和研究。本文将着重介
前情提要怎么将AI应用到工作中呢？比如让AI帮忙写代码，自己通过工程上的思维将代码整合排版，我挺烦什么代码逻辑严谨性的问题，但是我又不得不承认这样的好处，我们要开始将角色转换出来，不应该是一个工具人，而成为决策者，这是从AI爆发中看到的发展趋势，人们逐渐从流水线的工作中解放出来，逐渐成为可以独立思考的自由人，这是科技革命带给普通人最大的时代红利；但是从另外一个方面看这个问题的时候，每次科技革命到来时，抓不住时代机会的人总会被淘汰一批，当社会的体制的管理逻辑停滞不前，必然会爆发出不可避免的社会矛盾和流血革命，阶级固化不是理想和口号能解决的，有人做狼必然需要很多羊，这是自然法则，妄图通过口号改变这
ChatGLM2-6B介绍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好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B在MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%）、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升，在
GLMqq群服务器的本地化部署笔记一.概述1.1整体结构1.2目标1.3需求1.4流程说明二.部署流程2.1使用GPT转发程序帮助文档2.1.1使用git安装GLM2.1.2不使用git安装GLM2.2使用AnacondaNavigator虚拟运行GLM2.2.1[https://www.anaconda.com/](https://www.anaconda.com/)上下载Anaconda2.2.2安装的时候最好不要安在c盘同时注意2.2.3找到安装好的anaconda运行anacondaNavigator2.2.4启动anconda的终端2.2.5anconda环境依赖安装2.2.6启动躺
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
