问题描述-1（gcc编译器问题）CMakeError:CMAKE_C_COMPILERnotset,afterEnableLanguageCMakeError:CMAKE_CXX_COMPILERnotset,afterEnableLanguage--Configuringincomplete,errorsoccurred!出现这个问题是关于设置C和C++编译器的问题，解决思路因为我是新电脑没有安装过gcc相关编辑器，故重新下载了VisualStudiotool2022选择安装。安装好后重新运行llama-cpp-python依赖pipinstall--force-reinstall--no-
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
函数调用的演示视频：使用docker运行最新chatglm3-6b，对外的http服务，使用python代码执行函数调用，查询北京天气代码演示和说明使用docker运行最新chatglm3-6b，对外的http服务，使用python代码执行函数调用，查询北京天气代码演示和说明1，可以参考官方chatglm3视频有更新详细内容https://www.bilibili.com/video/BV1uC4y1J7yA/【官方教程】ChatGLM3-6B部署和微调（FunctionCall、CodeInterpreter、Agent）对话格式：工具定义：对话格式：2，运行服务参考上期的环境搭建：http
在特定的情况下，要保证信息安全的同时还能享受到AIGC大模型带来的乐趣和功能，那么，离线部署就能帮助到你，最起码，它是一个真正可用的方案。大模型本身清华的(ChatGLM3)，为的是对中文支持友好，另外就是我也很看好它，毕竟一直在优化自己的模型，提升模型的质量。如果基础环境没有布置好可以参考我上篇文章《Ubuntu22.04TeslaV100s显卡驱动，CUDA，cuDNN，MiniCONDA3环境的安装》。ChatGLM3(ChatGLM3-6B)项目地址https://github.com/THUDM/ChatGLM3大模型是很吃CPU和显卡的，所以，要不有一个好的CPU，要不有一块好的显
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
1、创建虚拟环境略2、部署LLaMA-Factory（1）下载LLaMA-Factoryhttps://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory（2）安装依赖pip3install-rrequirements.txt（3）启动LLaMA-Factory的web页面CUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonsrc/train_web.py得到如下页面：3、ChatGLM3模型微调设置如下参数，点击开始即可：点击“预览命令”，可以看到要执行的python脚本，如下所示：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonsrc/train_bash.py\
我所使用的代码仓库是LLaMA-Factoryhiyouga/LLaMA-Factory:Easy-to-useLLMfine-tuningframework(LLaMA,BLOOM,Mistral,Baichuan,Qwen,ChatGLM)(github.com)https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/tree/mainA.解决问题推荐两个查询网址，在issue中查询：Issues·hiyouga/LLaMA-Factory(github.com)Issues·hiyouga/LLaMA-Factory(github.com)和Issues·bai
cpu没报错，换gpu就报错。以下是一些踩坑：坑1：要指定gpu，可以在importtorch之前指定gpu。model=LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_path,trust_remote_code=True).to(device)报错: RuntimeError('Expectedalltensorstobeonthesamedevice,butfoundatleasttwodevices,cuda:6andcuda:0!(whencheckingargumentforargumentindexinmethodwrapper_CUDA__inde
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
开发者朋友们大家好：这里是「RTE开发者日报」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享RTE（RealTimeEngagement）领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留言、跟帖、讨论。本期编辑：@Asui，@CY01有话题的新闻1、零一万物回应「抄袭LLaMA」：尊重开源社区反馈，将更新代码HuggingFace开发者ehartford质疑李开复旗下AI企业零一万物开源大模型抄袭了Meta的LLaMA架构，只对两个张量名称进行修改。对此，零一万物表示：GPT是一个业内公认的成熟
