9b专题

【深度学习】LLaMA-Factory 大模型微调工具, 微调GLM-4-9B-Chat-1M ，Docker (4)

文章目录回顾制作镜像数据准备WebUI训练推理导出模型部署回顾之前LLaMA-Factory 还未正式支持GLM-4-9B，做了魔改后进行微调了： https://qq742971636.blog.csdn.net/article/details/140620014 如今LLaMA-Factory 已正式支持GLM-4-9B，本篇文章会以Docker方式进行GLM-4-9

GLM4-9B-Chat模型LoRA微调

文本记录GLM4-9B-Chat模型进行LoRA微调的过程。一、环境：操作系统: Ubuntu 22.04CUDA: 12.1GPU: 3090 x 2 创建conda环境： conda create -n glm4 python=3.10.14conda activate glm4cd /home/data/chatglm4-finetune 二、数

GLM-4-9B VLLM 推理使用；openai接口调用、requests调用

参考： https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat 直接运行vllm后端服务： from transformers import AutoTokenizerfrom vllm import LLM, SamplingParams# GLM-4-9B-Chat-1M# max_model_len, tp_size

[大模型]GLM-4-9b-Chat 接入 LangChain

环境准备在 01-ChatGLM4-9B-chat FastApi 部署调用的环境准备和模型下载基础上，我们还需要安装 langchain 包。如果不需要使用fastapi相关功能，则可以不安装 fastapi、uvicorn、requests。 pip install langchain==0.2.1 注意langchain这里使用2024年5月新发布的v0.2版本, 但本教程代码

使用智谱 GLM-4-9B 和 SiliconCloud 云服务快速构建一个编码类智能体应用

本篇文章我将介绍使用智谱 AI 最新开源的 GLM-4-9B 模型和 GenAI 云服务 SiliconCloud 快速构建一个 RAG 应用，首先我会详细介绍下 GLM-4-9B 模型的能力情况和开源限制，以及 SiliconCloud 的使用介绍，最后构建一个编码类智能体应用作为测试。本文首发自博客使用智谱 GLM-4-9B 和 SiliconCloud 云服务快速构建一个编码类智

【机器学习】GLM4-9B-Chat大模型/GLM-4V-9B多模态大模型概述、原理及推理实战

目录一、引言二、模型简介 2.1 GLM4-9B 模型概述 2.2 GLM4-9B 模型架构三、模型推理 3.1 GLM4-9B-Chat 语言模型 3.1.1 model.generate 3.1.2 model.chat 3.2 GLM-4V-9B 多模态模型 3.2.1 多模态模型概述 3.2.2 多模态模型实践四、总结一、引

AI大模型日报#0606：智谱AI开源GLM-4-9B、Pika再融5.8亿

导读：AI大模型日报，爬虫+LLM自动生成，一文览尽每日AI大模型要点资讯！目前采用“文心一言”（ERNIE 4.0）、“零一万物”（Yi-Large）生成了今日要点以及每条资讯的摘要。欢迎阅读！《AI大模型日报》今日要点：智谱AI近日发布了新一代开源语言模型GLM-4-9B，以其强大的推理性能、多模态处理能力及对多种语言的支持受到关注。该模型使用FP8技术提升训练效率，并在中文对齐、指令遵从等方

别等了！速来体验 GLM-4-9B-Chat

昨日，智谱 AI 发布了基座大模型 GLM-4 的最新开源成果——GLM-4-9B，首次拥有了多模态能力。官方给出的数据显示，对比训练量更多的 Llama-3-8B 模型，GLM-4-9B 在中文学科方面的提升高达 50%，在多模态方面可以比肩 GPT-4V。在上下文长度上，GLM-4-9B 实现了从 128K 到 1M 的升级跨越，相当于能够一口气消化 125 篇论文！此外，其模型词表从 6

LLM大语言模型（十六）：最新开源 GLM4-9B 本地部署，带不动，根本带不动

目录前言本机环境 GLM4代码库下载模型文件下载：文件很大修改为从本地模型文件启动启动模型cli对话demo 慢，巨慢，一个字一个字的蹦 GPU资源使用情况 GLM3资源使用情况对比前言 GLM-4-9B 是智谱 AI 推出的最新一代预训练模型 GLM-4 系列中的开源版本。在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中， GLM-4-9B

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

QQ 测试 AI 聊天搭子，再战 AI 社交；零一万物宣布开源 Yi-9B 模型丨 RTE 开发者日报 Vol.159

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 （Real Time Engagement）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：@CY 01有话题的新闻 1、腾讯 QQ 开始测试 AI

win10 + cmake3.17 编译 x64位 jpeg-9b（再次更新）

jpeg-9b中缺乏CMakeLists.txt文件，所以许多教程在编译libjpeg时，都没有用cmake进行编译。我之前写了两个教程也是，虽然通了，但还是比较麻烦。后来在github上找到了jpeg的CMakeLists.txt文件，把CMakeLists.txt放进jpeg源码文件夹后，可以直接用cmake进行编译。很方便。 jpeg的C

win10 + VS2017 编译libjpeg（jpeg-9b）--更新

刚刚写了一篇“win10 + VS2017 编译libjpeg（jpeg-9b）”，然后就发现，还有一个更好的方法。因此，重新更新了一篇，作为对比与参考。需要用到的文件： jpeg-9b.zip win32.mak 下载链接链接：https://pan.baidu.com/s/1Z0fwbi74-ZSMjSej-0dV2A 提取码：huhu 步

win10 + VS2017 编译libjpeg（jpeg-9b）

需要用到的文件： jpeg-9b.zip win32.mak 下载链接链接：https://pan.baidu.com/s/1Z0fwbi74-ZSMjSej-0dV2A 提取码：huhu 步骤1：下载并解压jpeg-9b。这里把jpeg-9b解压到文件夹"D:\build-libs\jpeg\build\jpeg-9b" 步骤2：

win10 + VS2017 编译libjpeg（jpeg-9b）--更新

刚刚写了一篇“win10 + VS2017 编译libjpeg（jpeg-9b）”，然后就发现，还有一个更好的方法。因此，重新更新了一篇，作为对比与参考。需要用到的文件： jpeg-9b.zip win32.mak 下载链接链接：https://pan.baidu.com/s/1Z0fwbi74-ZSMjSej-0dV2A 提取码：huhu 步