我们在使用chatglm-6B的时候，总会遇到一个问题。即学习率如何确定。我们首先先看chatglm的两个训练用sh文件的学习率是如何确定的。一、如何第一时间确定学习率我们可以看到在chatglm给的标准中，对于聊天的训练所默认的学习率是要小于训练广告词的，两者的区别在于，广告词有更多重合性质的prompt，而聊天更加发散。所以在训练前你要自己评估，你给出来的训练内容内容的发散程度是否大，如果很发散，那么调小学习率，如何prompt很集中，那么可以在初期调一个相对比较大的学习率。这个学习率可以以2e-2为标准，在5e-2和5e-3之间选择一个开始。二、相对较好的学习率我们一定要理解一个问题，学
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
前言 近期，除了研究ChatGPT背后的各种技术细节不断看论文(至少100篇，100篇目录见此：ChatGPT相关技术必读论文100篇)，还开始研究一系列开源模型(包括各自对应的模型架构、训练方法、训练数据、本地私有化部署、硬件配置要求、微调等细节) 本文一开始是作为此文《ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT》的第4部分，但随着研究深入为避免该文篇幅又过长，将把『第4部分开源项目』抽取出来独立成本文，然后不断续写本文直至成了一个系列毕竟我上半年的目标之一，便是把ChatGPT涉及的所有一切关键技术细节，以及相关的开源项目都研究的透透的，故过
前言 近期，除了研究ChatGPT背后的各种技术细节不断看论文(至少100篇，100篇目录见此：ChatGPT相关技术必读论文100篇)，还开始研究一系列开源模型(包括各自对应的模型架构、训练方法、训练数据、本地私有化部署、硬件配置要求、微调等细节) 本文一开始是作为此文《ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT》的第4部分，但随着研究深入为避免该文篇幅又过长，将把『第4部分开源项目』抽取出来独立成本文，然后不断续写本文直至成了一个系列毕竟我上半年的目标之一，便是把ChatGPT涉及的所有一切关键技术细节，以及相关的开源项目都研究的透透的，故过
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