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本文介绍了使用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。chatglm2-6b相比于chatglm有性能提升、更长的上下文、更高效的推理和更开放的协议。微调环境包括性能要求和镜像环境。LORA微调方法是冻结预训练模型权重参数,在加入额外的网络层并训练这些新增网络层参数。微调使用huggingface提供的peft工具。目前模型还在finetune中。

chatglm2-6b在P40上做LORA微调

京东科技开发者
京东科技开发者 · 2024-08-13T09:09:18Z

本文介绍了如何将云端服务接入ChatGLM,并在聆思CSK6大模型开发板上进行语音交互。首先需要创建应用并配置参数,然后进行部署验证。接下来,在聆思CSK6大模型开发板上创建产品并绑定云端应用和云端产品信息。然后将硬件设备ID加入设备列表,并将产品ID写入开发板固件中。最后,通过语音交互验证接入成功。

手把手教你用聆思CSK6大模型开发板接入智谱清言:ChatGLM

分享AI芯片开发经验
分享AI芯片开发经验 · 2024-07-23T08:07:56Z

华为云ModelArts提供全栈AI能力,LangChain+ChatGLM3实现本地知识库问答。ModelArts是一站式AI开发平台,LangChain是开源框架,ChatGLM3是基于Transformer的预训练语言模型。ModelArts提供数据管理、模型训练和部署推理功能。LangChain的组件包括Models、Prompts、Indexs和Chains。通过RetrievalQA实现基于本地知识库的问答。

一文教你基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答

华为云官方博客
华为云官方博客 · 2024-05-23T02:12:52Z

本文介绍了一种新的数学数据集和协议,提升了数学专用语言模型的性能。已公开模型检查点和数据集,促进进一步研究和发展。

ChatGLM-Math: 使用自我批评流程提高大型语言模型在数学问题求解中的能力

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-04-03T00:00:00Z

ChatGLM-RLHF是一种从人类反馈中进行强化学习的系统,通过收集人类偏好数据、训练奖励模型和优化策略等方式,解决了与人类偏好的对齐问题。在中文对齐任务中,与ChatGLM-SFT相比,ChatGLM-RLHF取得了平均15%的更多胜利。本研究实践了利用人类偏好与语言模型对齐的方法,并提供了RLHF实现中的挑战与解决方案的见解。

ChatGLM-RLHF:大型语言模型与人类反馈的对齐实践

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-04-01T00:00:00Z
Mac本地RAG文档问答——Llama2 & ChatGLM3(量化版) & Ollama

过去文档检索的技术复杂度较高,只有大厂能实现。但LLM的出现降低了门槛,用向量数据库构建文档检索系统,并结合对话生成能力实现文档问答。量化深度神经网络模型可降低硬件要求。加载文档、文本切割、文本嵌入、向量存储等步骤构建文档检索系统。LLM处理查询结果获得答案。不同的方法可用于处理文档之间的交互。LLaMA.cpp是纯C/C++版本的LLM模型,无需额外依赖,支持不同硬件加速。LangChain搭建LLM应用,包括调用模型、文档加载、文本切割、文本嵌入、向量存储、文本检索和LLM查询等步骤。ChatGLM3-cpp是C++版本的ChatGLM模型,需下载并编译模型文件。LangChain搭建LLM应用,包括调用模型、文档加载、文本切割、文本嵌入、向量存储、文本检索和LLM查询等步骤。

Mac本地RAG文档问答——Llama2 & ChatGLM3(量化版) & Ollama

Anjhon’s Blog
Anjhon’s Blog · 2024-03-25T16:00:00Z

文章讲述了使用某软件时遇到的问题和解决方法,包括缺少cudatoolkit和代码中的device_map参数设置。问题只在int4量化下出现,使用fp16精度全模型运行没有问题。

Chatglm3部署踩坑记录

晓空blog
晓空blog · 2024-03-23T12:54:10Z

华为云的昇思MindSpore大模型专题介绍了ChatGLM模型的训练优化过程,包括GLM模型架构、位置编码、自回归填充、多任务预训练和微调等技术。还介绍了使用MindSpore和ChatGLM进行推理的方法和应用场景。

万字带你了解ChatGLM

华为云官方博客
华为云官方博客 · 2024-03-13T08:53:13Z
Langchain-Chatchat 部署(默认ChatGLM-6B 模型,本地可用)

本文介绍了在Windows 11 PRO环境下安装和部署Langchain-Chatchat的步骤,包括安装Python 3.10.11和CUDA Toolkit 12.1,配置Git和pip环境,解决常见问题,拉取仓库,安装依赖,下载模型,初始化知识库和配置文件,通过启动脚本启动服务。硬件要求包括显存和内存大小,推荐使用的GPU包括RTX 3090、RTX 4080等。

Langchain-Chatchat 部署(默认ChatGLM-6B 模型,本地可用)

苍穹の下
苍穹の下 · 2024-02-24T06:26:58Z

本文介绍了清华大学开发的ChatGLM3-6B大模型的部署和配置方法,该模型对中文支持友好,可以通过离线部署来保证信息安全。部署过程包括下载模型、配置环境和修改参数等步骤。演示效果显示,该模型在对话、工具和代码解释等方面表现良好。总体来说,ChatGLM3-6B大模型对中文支持度高,是一个可靠的解决方案。

离线AI聊天清华大模型(ChatGLM3)本地搭建

dotNET跨平台
dotNET跨平台 · 2023-12-28T23:42:28Z

最近体验了ChatGLM2-6B和ChatGLM3-6B,记录了部署过程和测试功能。ChatGLM3-6B是智谱AI和清华大学联合发布的对话预训练模型,具有更强大的基础模型和更完整的功能支持。开源地址为https://github.com/THUDM/ChatGLM3。部署需要GPU服务器和FRP内网穿透。模型下载可通过HuggingFace或ModelScope。启动服务后,可使用基础Demo、OpenAI Demo和ChatGPT Next进行对话。还可在工具模式中自定义工具方法和在代码解释器模式中执行代码。

NVIDIA 4090 GPU服务器部署ChatGLM3-6B教程

如有乐享
如有乐享 · 2023-11-15T00:40:34Z

MapReduce服务可管理和分析海量数据,FusionInsight Manager是企业级集群的管理平台。

教你如何基于MindSpore进行ChatGLM微调

华为云官方博客
华为云官方博客 · 2023-10-17T02:44:58Z

本文介绍了四种微调方法,包括SFT监督微调、LoRA微调、P-tuning v2微调和Freeze微调,以及使用ChatGLM2-6B模型进行微调的步骤和注意事项。文章还提到了学习率和batch_size对模型更新的影响。

Fine-Tuning ChatGLM2-6B with P-Tuning v2: A Practical Approach by JD Cloud Tech Team

京东科技开发者
京东科技开发者 · 2023-10-12T03:46:57Z
在 Macbook 上运行 ChatGLM-6B

作者在32G内存的Macbook Pro上运行大型语言模型ChatGLM-6B,步骤包括克隆仓库、创建虚拟环境、安装依赖、下载模型并修改代码,最后通过运行webapp.py文件启动本地web服务。

在 Macbook 上运行 ChatGLM-6B

Eson Wong's Blog
Eson Wong's Blog · 2023-08-13T02:36:15Z
ChatGLM-6B本地cpu部署

ChatGLM-6B是清华团队研发的机器人对话系统,类似ChatGPT。可以部署本地cpu版本,需要克隆源码、安装依赖、修改源码、运行web_demo.py。模型加载时会下载模型文件和编译动态库。作者遇到了下载模型文件失败和找不到transformers_modules模块的问题,解决方法是手动下载模型文件和降级transformers版本。

ChatGLM-6B本地cpu部署

无名小站
无名小站 · 2023-07-25T06:58:36Z
LLaMA2 VS ChatGLM,开源激战不止

人工智能技术发展离不开大规模语言模型(LLM)的支撑。Meta公司和清华大学发布了LLM开放权重,引起广泛关注。Meta公司的LLaMA2模型在参数规模、预训练数据量、基准测试性能、商业使用许可等方面优于清华大学的ChatGLM模型。然而,ChatGLM模型在中英双语能力、本地部署效率、人类偏好对齐训练等方面有自己的特色和优势。两个模型都采用了32K的上下文长度,可以处理长对话。开源是重要的商业模式,可以推动人工智能技术的创新与应用,提高行业的透明度和水平。Meta公司和清华大学通过开放权重树立了榜样,为整个人工智能行业提供了机会和挑战。

LLaMA2 VS ChatGLM,开源激战不止

AI.News
AI.News · 2023-07-19T10:14:03Z
LLaMA2 VS ChatGLM,开源激战不止

人工智能技术的发展离不开大规模语言模型的支撑。Meta 公司和清华大学发布了LLM开放权重,引起广泛关注。LLaMA2模型在参数规模、预训练数据量、基准测试性能、商业使用许可等方面优于ChatGLM模型。然而,ChatGLM模型在中英双语能力、本地部署效率、人类偏好对齐训练等方面有自己的特色和优势。两个模型都采用了32K的上下文长度,可以处理长对话。开源是重要的商业模式,推动人工智能技术的创新与应用,提高行业透明度和水平。Meta 公司和清华大学通过开放权重树立了榜样,赢得声誉和机会。总之,LLaMA2和ChatGLM模型展现了对话模型的发展趋势和潜力,推动人工智能技术的发展。

LLaMA2 VS ChatGLM,开源激战不止

AI.News
AI.News · 2023-07-19T10:14:03Z
使用 Amazon SageMaker 微调和部署 ChatGLM 模型

本文介绍了如何使用Amazon SageMaker进行ChatGLM模型部署和微调的示例,ChatGLM是清华大学开源的对话语言模型,支持中英双语问答。通过预训练和微调,大语言模型可以用于各种自然语言处理任务。微调使用P-Tuning v2,以实现成本和效果的平衡。

使用 Amazon SageMaker 微调和部署 ChatGLM 模型

亚马逊AWS官方博客
亚马逊AWS官方博客 · 2023-06-20T02:55:04Z

本文介绍了如何下载离线embedding模型以及如何启用本地离线模型,同时介绍了基于LLM模型的ChatGLM-6B语言模型和基于本地知识库的问答应用。建议按需购买算力,使用京东Ku+平台即可。文章还比较了Gradio和Streamlit两个展示层框架的优劣,适用于不同场景的开发者。

ChatGPT小型平替之ChatGLM-6B本地化部署、接入本地知识库体验 | 京东云技术团队

京东科技开发者
京东科技开发者 · 2023-06-20T02:41:29Z
在自己的电脑运行清华开源语言模型 ChatGLM-6B

AIGC在两年内完成了互联网十年的发展,清华大学发布了一款开源的语言模型ChatGLM-6B,使用了类似于ChatGPT的技术,已经能生成符合人类偏好的回答。

在自己的电脑运行清华开源语言模型 ChatGLM-6B

Frytea's Blog
Frytea's Blog · 2023-04-15T10:14:00Z
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