6b专题

关于springboot对接chatglm3-6b大模型的尝试

之前我们通过阿里提供的cloud ai对接了通义千问。cloud ai对接通义千问那么接下来我们尝试一些别的模型看一下，其实这个文章主要是表达一种对接方式，其他的都大同小异。都可以依此方法进行处理。一、明确模型参数本次我们对接的理论支持来自于阿里云提供的文档。阿里云大3-6b模型文档我们看到他其实支持多种调用方式，包括sdk和http，我本人是不喜欢sdk的，因为会有冲突或者版本之类的

chatglm3-6b下载时，需要下载哪些文件

在huggingface或modelscope上下载chatglm3-6b时，会发现有两种可执行文件，一种是.bin，一种是.safetensors，在使用的时候你如果直接用git命令git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git直接下载，你会发现它会把所有的文件都下载下来。因为文件很大，就很占用硬盘空间。所以当你使用.

ModuleNotFoundError: No module named ‘transformers_modules.chatglm-6b-v1‘

ModuleNotFoundError: No module named 'transformers_modules.chatglm-6b-v1' 欢迎来到英杰社区https://bbs.csdn.net/topics/617804998 欢迎来到我的主页，我是博主英杰，211科班出身，就职于医疗科技公司，

python-Langchain-Chatchat+ChatGLM2-6B在16G内存电脑上运行

python-Langchain-Chatchat+ChatGLM2-6B在16G内存电脑上运行代码链接ChatGLMLangchain-Chatchat 环境准备模型下载Langchain-Chatchat配置configs中example文件修改configs/model_config.py修改修改 server配置知识库初始化参考链接代码链接 ChatGLM ht

【记录】ChatGLM3-6B大模型部署、微调（二）：微调

前言上文记录了ChatGLM3-6B大模型本地化部署过程，本次对模型进行微调，目的是修改模型自我认知。采用官方推荐微调框架：LLaMA-Factory 安装LLaMA-Factory # 克隆项目 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git 安装依赖 # 安装项目依赖 cd LLaMA-Fa

本地GPT-window平台搭建ChatGLM3-6B

一 ChatGLM-6B 介绍 ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，新一代开源模型 ChatGLM3-6B 已发布，拥有10B以下最强的基础模型，支持工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）、Agent 任务等功能，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

利用阿里云PAI平台微调ChatGLM3-6B

1.介绍ChatGLM3-6B ChatGLM3-6B大模型是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。 1.1 模型规模模型规模通常用参数数量（parameters）来衡量。参数数量越多，模型理论上越强大，但也更耗费资源。以下是一些典型模型的参数数量对比： ChatTGLM3-6b：6 billion (60亿) 参数 GPT-3：175 billion (1750亿

[大模型]CharacterGLM-6B-Chat Lora微调

概述本文简要介绍如何基于transformers、peft等框架，对CharacterGLM-6B-chat模型进行Lora微调。Lora原理可参考博客：知乎|深入浅出Lora 本文代码未使用分布式框架，微调 ChatGLM3-6B-Chat 模型至少需要 21G 及以上的显存，且需要修改脚本文件中的模型路径和数据集路径。环境配置在完成基本环境配置和本地模型部署的情况下，还需要安装一些

[大模型]CharacterGLM-6B Transformers部署调用

环境准备在autodl平台中租一个3090等24G显存的显卡机器，如下图所示镜像选择PyTorch–>2.0.0–>3.8(ubuntu20.04)–>11.8 接下来打开刚刚租用服务器的JupyterLab，并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行demo。 pip换源和安装依赖包 #升级pippython -m pip install --upgrade pip#更换

ChatGLM2-6b的本地部署

** 大模型玩了一段时间了，一直没有记录，借假期记录下来 ** ChatGlm2介绍： chatglm2是清华大学发布的中英文双语对话模型，具备强大的问答和对话功能，拥有长达32K的上下文，可以输出比较长的文本。6b的训练参数量为60亿，本地部署大约需要12G以上的显存才能运行起来，但6b提供了一个量化后的int4版本，实测推理仅需要6gb即可。int4版本对于某些老旧的或者不支持int4的G

chatglm-6b部署加微调

这里不建议大家使用自己的电脑，这边推荐使用UCloud优刻得-首家公有云科创板上市公司我们进去以后会有一个新人优惠，然后有一个7天30元的购买，购买之后可以去选择镜像，然后在镜像处理的这个位置，可以选择镜像，直接选择chatglm6b的就可以了，非常的方便和简单。然后去控制台，找到这个这个ip还有链接，直接登录就可以了。登录之后会有这个东西，这个时候有什么需求安装上面的命令来弄就可

chatglm3-6b小试

原本想在VMware中装个unbutu，再搞chatglm，但经过调研发现业内都是采用双系统来搞chat的开发。于是只好用rufus制作了一个ubuntu22.04的系统盘，你需要准备8G，因为制作好镜像后是7个多G。安装这里就不说了。 1 ubuntu环境安装好ubuntu后，先更新apt的源 # vim是vi的扩展版本sudo apt install vimcd /etc/aptsu

【AI基础】第三步：纯天然手动安装并运行chatglm2-6b

chatglm2构建时使用了RUST，所以在安装chatglm2之前，先安装RUST。一、安装RUST 1.1 配置安装源如果从官方安装，速度奇慢。配置环境变量 RUSTUP_DIST_SERVER 到国内源：这里指定了清华源，其余国内源还有： # 字节跳动 RUSTUP_DIST_SERVER=https://rsproxy.cn RUSTUP_UPDATE_ROOT=

ChatGLM2-6B 模型基于 [P-Tuning v2]的微调

ChatGLM2-6B-PT 一、介绍 1、本文实现对于 ChatGLM2-6B 模型基于 [P-Tuning v2](https://github.com/THUDM/P-tuning-v2) 的微调 2、运行至少需要 7GB 显存 3、以 [ADGEN](https://aclanthology.org/D19-1321.pdf) (广告生成) 数据集为例介绍代码的使用方法。

零一万物Yi-1.5开源，34B/9B/6B多尺寸，34B超Qwen1.5-72B

前言近年来，大型语言模型（LLM）在各个领域展现出惊人的能力，为人们的生活和工作带来了巨大的改变。然而，大多数开源 LLM 的性能仍然无法与闭源模型相媲美，这限制了 LLM 在科研和商业领域的进一步应用。为了推动 LLM 的开源发展，零一万物团队推出了全新一代的开源语言模型——Yi-1.5，并提供 34B/9B/6B 三种不同尺寸，旨在为研究人员和开发者提供更多选择，助力 LLM 的发展与应用

实战之快速完成 ChatGLM3-6B 在 GPU-8G的 INT4 量化和本地部署

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，要不有一块好的显卡，显卡尽量13G+，内存基本要32GB+。清华大模型分为三种(ChatGLM3-6B-Base，ChatGLM3-6B，ChatGLM3-6B-32K) 从上图也可以看到，ChatGLM3-

LLAMA-Factory微调chatglm3-6b出现KeyError: ‘instruction‘错误

之前我也遇到过这样的错误就是在LLAMA-Factory微调chatglm3-6b时报错KeyError: ‘instruction‘。那时候是因为数据现存在少部分格式不同，这才导致KeyError: 'instruction'错误。但是候来又遇到了KeyError: ‘instruction‘，但这次没有格式不同的问题。究其原因，LLAMA-Factory只能接受特定格式的数据集 {"

阿里云部署ChatGLM-6B及ptuning微调教程

一、模型部署 1.进入阿里云人工智能平台PAI。 2.申请免费试用。 3.打开交互式建模 PAI-DSW。 4.新建实例。 5.填写配置。 6.实例准备完成后点击打开。 7.打开实例后点击Teminal。 8.在Teminal中依次输入以下命令并执行。 apt-get updateapt-get install g

如何在本地调试THUDM/chatglm2-6b大模型

模型下载网站：https://www.opencsg.com/models 安装git： sudo apt install git 安装git-lfs，这个很重要。 sudo apt-get install git-lfs 下载模型：THUDM/chatglm2-6b mkdir THUDMcd THUDMgit lfs intsallgit clone https://por

LLM大语言模型（十五）：LangChain的Agent中使用自定义的ChatGLM，且底层调用的是remote的ChatGLM3-6B的HTTP服务

背景本文搭建了一个完整的LangChain的Agent，调用本地启动的ChatGLM3-6B的HTTP server。为后续的RAG做好了准备。增加服务端role：observation ChatGLM3的官方demo：openai_api_demo目录 api_server.py文件 class ChatMessage(BaseModel):# role: Litera

Windows PC上从零开始部署ChatGML-6B-int4量化模型

引言 ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组（Knowledge Engineering Group (KEG) & Data Mining at Tsinghua University）发布的一个开源的对话机器人。6B表示这是ChatGLM模型的60亿参数的小规模版本，约60亿参数。 ChatGML-6B-int4量化模型是针对ChatGML-6B做的优化版本，占用更少的资源，

【工程记录】ChatGLM3-6B微调实践的更新说明

目录写在前面1. 环境依赖更新2. 微调数据格式更新3. 微调方式更新4. 微调后模型推理验证方式更新写在前面仅作个人学习记录用。本文对上一篇【工程记录】ChatGLM3-6B微调实践（Windows）的内容进行更新与补充说明。 1. 环境依赖更新注意：ChatGLM3-6B 微调示例需要 python>=3.10；除基础的 torch 依赖外，其他重要依赖与

window 安装大模型 chatglm-6b

你好，我是 shengjk1，多年大厂经验，努力构建通俗易懂的、好玩的编程语言教程。欢迎关注！你会有如下收益：了解大厂经验拥有和大厂相匹配的技术等希望看什么，评论或者私信告诉我！文章目录一、前言二、准备工作2.1 电脑2.2 组件安装2.3 开始安装2.3.1下载官方代码，安装Python依赖的库2.3.2 下载INT4量化后的预训练结果文件2.3.3 Windows+C

LLM大语言模型（十二）：关于ChatGLM3-6B不兼容Langchain 的Function Call

背景基于本地的ChatGLM3-6B直接开发LangChain Function Call应用，发现其输出的action和action_input非常不稳定。表现为生成的JSON格式回答非常容易出现不规范的情况，导致LangChain的Agent执行报错，或者进入死循环。 ChatGLM3-6B不兼容Langchain 的Function Call Langchain 作

LLM大语言模型（十三）：ChatGLM3-6B兼容Langchain的Function Call的一步一步的详细转换过程记录

# LangChain：原始prompt System: Respond to the human as helpfully and accurately as possible. You have access to the following tools: Calculator: Useful for when you need to calculate math problems,

开源模型应用落地-chatglm3-6b-集成langchain（十）

一、前言 langchain框架调用本地模型，使得用户可以直接提出问题或发送指令，而无需担心具体的步骤或流程。通过LangChain和chatglm3-6b模型的整合，可以更好地处理对话，提供更智能、更准确的响应，从而提高对话系统的性能和用户体验。二、术语 2.1. ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B