基于ChatGLM-6B第一版，要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/ChatGLMPreTrainedModel官方的描述是处理权重初始化的抽象类，以及下载和加载预训练模型的接口。掩码如下是GLM模型的掩码结构，在此抽象类中，由get_masks函数处理#转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/defget_masks(input_ids,device):batch_size,seq_length=input_ids.shap
基于ChatGLM-6B第一版，要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/ChatGLMPreTrainedModel官方的描述是处理权重初始化的抽象类，以及下载和加载预训练模型的接口。掩码如下是GLM模型的掩码结构，在此抽象类中，由get_masks函数处理#转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/defget_masks(input_ids,device):batch_size,seq_length=input_ids.shap
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。 本文主要介绍了ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'transformers_modules.chatglm-6b_v1’的解决方案，希望能对使用huggingfacetransformers的同学们有所帮助。文章目录1.问题描述2.解决方案1.问题描述 今天下载了ChatGLM-6Bv1.1版本的checkpoint
一、本机环境1.硬件环境：CPU：锐龙5600X显卡：GTX3070内存：32G注：硬件配置仅为博主的配置，不是最低要求配置，也不是推荐配置。该配置下计算速度约为40tokens/s。实测核显笔记本（i7-1165g7）也能跑，速度3tokens/s。2.软件环境：Windows系统版本：Win11专业版23H2Python版本：3.11Cuda版本：12.3.2VS版本：VS202217.8.3langchain版本：0.0.352llama-cpp-python版本：0.2.27二、安装准备工作1.模型下载大模型有很多种格式，比如Meta官网下载的pth格式，Huggingface下载的g
LangChain系列文章LangChain实现给动物取名字，LangChain2模块化prompttemplate并用streamlit生成网站实现给动物取名字LangChain3使用Agent访问Wikipedia和llm-math计算狗的平均年龄LangChain4用向量数据库Faiss存储，读取YouTube的视频文本搜索IndexesforinformationretrieveLangChain5易速鲜花内部问答系统LangChain6根据图片生成推广文案HuggingFace中的image-caption模型LangChain7文本模型TextLangChain和聊天模型ChatL
聊天机器人（Chatbot）开发是一项充满挑战的复杂任务，需要综合运用多种技术和工具。在这一领域中，LLAMA、LangChain和Python的联合形成了一个强大的组合，为Chatbot的设计和实现提供了卓越支持。首先，LLAMA是一款强大的自然语言处理工具，具备先进的语义理解和对话管理功能。它有助于Chatbot更好地理解用户意图，并根据上下文进行智能响应。LLAMA的高度可定制性使得开发者可以根据实际需求灵活调整Chatbot的语言处理能力。LangChain作为一个全栈语言技术平台，为Chatbot提供了丰富的开发资源。它整合了多种语言技术，包括语音识别、文本处理和机器翻译，为Chat
基于ChatGLM-6B第一版，要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B概述ChatGLM是transformer架构的神经网络模型，因此从transformer结构入手，分析其源码结构。transformer结构：转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/位置编码ChatGLM-6B的位置编码采用的旋转位置编码(RoPB)实现。其源码：classRotaryEmbedding(torch.nn.Module):def__init__(self,dim,base=10000,precision=torch.half,lear
基于ChatGLM-6B第一版，要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B概述ChatGLM是transformer架构的神经网络模型，因此从transformer结构入手，分析其源码结构。transformer结构：转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/位置编码ChatGLM-6B的位置编码采用的旋转位置编码(RoPB)实现。其源码：classRotaryEmbedding(torch.nn.Module):def__init__(self,dim,base=10000,precision=torch.half,lear
在Langchain-Chatchatv0.1.17版本及以前是有前后端分离的Vue项目的，但是v0.2.0后就没有了。所以本文使用的是Langchain-Chatchatv0.1.17版本中的Vue项目。经过一番折腾终于将Langchain-Chatchatv0.1.17版本前端Vue接口和Langchain-Chatchatv0.2.8后端API接口调通了。一.运行Langchain-Chatchat1.拉取源码 拉取Langchain-Chatchat源码（Langchain-Chatchatv0.2.8），如下所示：gitclonehttps://github.com/chatc
目录ChatGLM简介系统配置options.py设备获取 device.py模型初始化model.py运
