本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容，再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接，实现transformers库的API直接调用ChatGLM模型，最后定位到了ChatGLM模型的源码文件。脚本分析微调脚本：PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3main.py\--do_train\--train_fileAdvertiseGen/train.json\--validation_fileAdvertiseGen/dev.json\--prompt_columncontent\--response_colu
ChatGLM的部署，主要是两个步骤：在Github上下载chatglm的库文件在HuggingFace上下载模型参数与配置文件ChatGLM包从Github上看ChatGLM项目文件的结构来看，仅仅是包含三种部署方式的py代码与微调的py代码而相关的实现细节，比如神经网络、激活函数、损失函数等具体的实现，并不在该项目源码中。不管以哪种方式部署，最核心就是三句代码，其作用是引入模型参数，初始化transformers配置；以web部署的方式为例：tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b",trust_remote_cod
ChatGLM的部署，主要是两个步骤：在Github上下载chatglm的库文件在HuggingFace上下载模型参数与配置文件ChatGLM包从Github上看ChatGLM项目文件的结构来看，仅仅是包含三种部署方式的py代码与微调的py代码而相关的实现细节，比如神经网络、激活函数、损失函数等具体的实现，并不在该项目源码中。不管以哪种方式部署，最核心就是三句代码，其作用是引入模型参数，初始化transformers配置；以web部署的方式为例：tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b",trust_remote_cod
实测：输入内容：295个字，1.9秒开始出结果，这个速度接近T4。具体过程如下：1.准备环境gitclone--recursivehttps://github.com/li-plus/chatglm.cpp.git&&cdchatglm.cppgitsubmoduleupdate--init--recursivepython3-mpipinstall-Upippython3-mpipinstalltorchtabulatetqdmtransformersacceleratesentencepiece2.下载chatglm3-6bbrewinstallgit-lfsgitlfsinstallgi
ChatGLM3-6B是一个语言大模型，最近在评估这个模型，但发现它的文档有限，只能从demo代码中猜测调用的参数的含义，准确度是有限的；于是，通过查看源代码来研究，目前整理笔记如下：ChatGLM3-6B的调用接口有两个，一个是chat接口，一个是stream_chat接口接口函数的实现位于代码chatglm3-6b/blob/main/modeling_chatglm.py中一、chat接口chat接口的原型如下：defchat(self,tokenizer,query:str,history:List[Dict]=None,role:str="user",max_length:int=8
当数据量大的时候，比如百万级别，使用ChatGLM3-6b推理的速度是很慢的。发现使用vLLM和ChatGLM3-6b批量推理极大的提高了推理效率。本文主要通过一个简单的例子进行实践。1.安装vLLM和PyTorch[2]除了Python（本文使用3.11）、CUDA（本文使用11.8）外，还要安装vllm、pytorch、xformers等库，特别注意版本要一致。官方提供类库版本主要是针对CUDA12.1版。如下所示：# 用CUDA 11.8安装vLLM# 指定vLLM版本export VLLM_VERSION=0.2.6# 指定Python版本export PYTHON_VERSION=3
noteinstructGPT（基于提示学习的系列模型）——>GPT3.5（大规模预训练语言模型）——>ChatGPT模型（高质量数据标注+反馈学习）。chatGPT三大技术：情景学习、思维链、自然指令学习。GPT4飞跃式提升：多模态、输入字符数量、推理能力、文本创造，如poem、解释图片含义、图表计算等，2022年8月完成训练。论文：https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdfChatGPTPlus：集成GPT-4的ChatGPT升级版，https://chat.openai.com/chat可以利用chatGPT获取更高质量数据文章目录note一、预训练模
概述大模型有两个流程：预训练和推理。预训练是在某种神经网络模型架构上，导入大规模语料数据，通过一系列的神经网络隐藏层的矩阵计算、微分计算等，输出权重，学习率，模型参数等超参数信息。推理是在预训练的成果上，应用超参数文件，基于预训练结果，根据用户的输入信息，推理预测其行为。GLM模型原理的理解，就是预训练流程的梳理，如下流程所示：input输入层会预处理输入数据，在预训练过程中，该输入数据，其实就是预先准备好的预料数据集，也就是常说的6B，130B大小的数据集。掩码处理GLM统一了自编码模型与自回归模型，主要是在该处理过程实现的。该过程也被成为自回归空格填充。该过程体现了自编码与自回归思想：1、
前言最近一直在做类ChatGPT项目的部署微调，关注比较多的是两个：一个LLaMA，一个ChatGLM，会发现有不少模型是基于这两个模型去做微调的，说到微调，那具体怎么微调呢，因此又详细了解了一下微调代码，发现微调LLM时一般都会用到Huggingface实现的Transformers库的Trainer类从而发现，如果大家想从零复现ChatGPT，便得从实现Transformer开始，因此便开启了本文：如何从零起步实现Transformer、ChatGLM(至于LLaMA已在之前的博客里解读过)，主要分为两个大部分按照transformer的每一步的原理逐步逐行从零实现，先编码器后解码器，特别
概述GLM、ChatGLM的相关基础知识说明：GLM模型底层还是基于Transformer，因此其设计、优化都是围绕Transformer的各个组件的。从注意力层的掩码、位置编码等方面优化与设计。ChatGLM3/ChatGLM2的源码中，比如finetune、trainer等代码，其实是copy自HuggingFace，而且其使用流程与调用机制，与HuggingFace的开发流程是一致的。对GLM-130B，ChatGLM千亿模型，ChatGLM-6B的区分不够清楚，这里给出说明：GLM-130B：于2022年8月由清华智谱AI开源放出。该大语言模型基于之前提出的GLM(GeneralLan
