chatglm专题

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？答：Bert 的模型由多层双向的Transformer编码器组成，由12层组成，768隐藏单元，12个head，总参数量110M，约1.15亿参数量。NLU（自然语言理解）任务效果很好，单卡GPU可以部署，速度快，V100GPU下1秒能处理2千条以上。 ChatGLM-6B, LLaMA-7B模型分别是60亿参数量和

LongAlign：ChatGLM 团队发布的超长文指令数据及训练评估方案

前言 LongAlign: A Recipe for Long Context Alignment of Large Language Models 这是一个由清华 ChatGLM 团队提出的长上下文指令微调数据、模型训练、评测方案一条龙。主要包括：长文数据集：从九个来源收集长序列，通过 Self-Instruct 用 Claude 2.1 构建的一个长指令遵循数据集，10000条，长度在

深度解析：万字文章全面解读ChatGLM系列发展历程与功能特点

介绍 Github：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 模型文件：https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b 博客：https://chatglm.cn/blog 论文：https://arxiv.org/pdf/2103.10360.pdf ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于

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，

【自用】chatglm-sdk-java详解

chatglm-sdk-java详解整体项目的流程大致为：通过工厂模式创建ChatGLMSessionFactory工厂，每个请求创建一个ChatGLMSession，通过ChatGLMSession中的方法来实现与ChatGLM的交互对接。分为几个模块，executor，interceptor，model，session，utils，GLMApi接口，其中session用来构建sess

从几个角度分析chatgpt、chatglm、通义千问之间的实际使用差距

第一个问题 chatglm作为经济实力最弱的一家无法实现平峰的使用体验，在很多时候会出现因为网络问题、集群计算上限问题导致的客户体验较差，无法快速返回用户所期待的内容。在日常生活中因为本人是一名程序员，在方案、代码纠错、自然语言转代码的场景应用比较多。例如我提出几个关键词希望获取到一份有效的方案这个方面chatglm本来应该是表现得最好的。而实际上我们通过一个简单地问题就可以测试出来这几个

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

使用 OKhttp3 实现智普AI ChatGLM HTTP 调用(SSE、异步、同步)

SSE 调用 SSE（Sever-Sent Event），就是浏览器向服务器发送一个HTTP请求，保持长连接，服务器不断单向地向浏览器推送“信息”（message），这么做是为了节约网络资源，不用一直发请求，建立新连接。 // 创建请求对象Request request = new Request.Builder().url(String.format(sseApi, seeId))//

大模型ChatGLM的部署与微调

前言：最近大模型太火了，导师让我看看能不能用到自己的实验中，就想着先微调一个chatGLM试试水，微调的过程并不难，难的的硬件条件跟不上，我试了一下lora微调，也算跑通了吧，虽然最后评估的时候报错了，淦！真正设计lora微调的就那一行代码，仅以此博客作为记录，希望有大佬能够告知为啥评估的时候会出现那两个bug，不胜感激！环境准备 GPU：3090两块系统镜像：Ubuntu 9.4

ChatGLM lora微调时出现KeyError: ‘context‘的解决方案

问题概述在使用 ChatGLM Lora 进行微调时，您遇到了 KeyError: 'context' 错误，这通常表明代码中缺少对 context 变量的定义或赋值。 ChatGLM Lora 介绍 ChatGLM Lora 是基于 Transformer 架构的大型语言模型，它具有强大的文本生成和理解能力。Lora 是对其进行微调的技术，可以使其在特定领域或任务上表现更好。解决方案

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

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

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

从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM 书籍PDF分享

大模型是深度学习自然语言处理皇+冠上的一颗明珠，也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch 2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。 😝有需要此本<从零开始大模型开发与微调>的小伙伴，可以点击下方链接免费领取或者V扫描下方二维码免费领取🆓 本书共18章，

复现ChatGLM-6B

ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (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）。项目代码https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 权重开放：https://huggingface.co/TH

基于chatGLM在llama index上建立Text2SQL

基于chatGLM在llama index上建立Text2SQL 文中使用了chatglm的llm和embedding modle，利用的智谱的免费token Text2SQL Text2SQL其实就是从文本到SQL，也是NLP中的一种实践，这可以降低用户和数据库交互的门槛，无需懂SQL就可以拿到数据库数据。Text2SQL实现了从自然语言到SQL语言的生成，更加进一步的是直接给出数据

LLM-在CPU环境下如何运行ChatGLM-6B

ChatGLM-6B-INT4 是 ChatGLM-6B 量化后的模型权重。具体的，ChatGLM-6B-INT4 对 ChatGLM-6B 中的 28 个 GLM Block 进行了 INT4 量化，没有对 Embedding 和 LM Head 进行量化。量化后的模型理论上 6G 显存（使用 CPU 即内存）即可推理，具有在嵌入式设备（如树莓派）上运行的可能。在 CPU 上运行时，会根据硬

更改chatglm认知

ChatGLM-Efficient-Tuning 下载源代码下载ChatGLM-Efficient-Tuning 解压创建虚拟环境 conda create --prefix=D:\CondaEnvs\chatglm6btrain python=3.10cd D:\ChatGLM-Efficient-Tuning-mainconda activate D:\CondaEnvs\c

python实现在线 ChatGLM调用

python实现在线 ChatGLM调用 1. 申请调用权限：收钱进入到质谱AI开放平台，点击“开始使用”或者“开发者工具台”进行注册：对于需要使用 API key 来搭建应用的话，需要点击右边红框中的查看 API key，就会进入到我们个人的 API 管理列表中。在该界面，我们就可以看到我们获取到的 API 所对应的应用名字和 API key 了。我们可以点击添加新的 API

【DataWhale学习】用免费GPU线上跑chatGLM、SD项目实践

用免费GPU线上跑chatGLM、SD项目实践 DataWhale组织了一个线上白嫖GPU跑chatGLM与SD的项目活动，我很感兴趣就参加啦。之前就对chatGLM有所耳闻，是去年清华联合发布的开源大语言模型，可以用来打造个人知识库什么的，一直没有尝试。而SD我前两天刚跟着B站秋叶大佬和Nenly大佬的视频学习过，但是生成某些图片显存吃紧，想线上部署尝试一下。参考：DataWhale

人工智能_大模型007_CPU微调ChatGLM大模型_使用P-Tuning v2进行大模型微调_007_微调_002---人工智能工作笔记0142

这里我们先试着训练一下,我们用官方提供的训练数据进行训练. 也没有说使用CPU可以进行微调,但是我们先执行一下试试: https://www.heywhale.com/mw/project/6436d82948f7da1fee2be59e 可以看到说INT4量化级别最低需要7GB显存可以启动微调,但是并没有说CPU可以进行微调.我们来尝试一下: 可以看到有这两种微调方式,然后

【腾讯云 HAI域探秘】整合腾讯云HAI的ChatGLM模型到NUXT官网：实现智能IM功能

文章目录脑图分析im效果演示前言腾讯云HAI介绍HAI 服务优势场景介绍创建NUXT模板配置im相关内容客服图标客服对话框主体物料准备ChatGLM2 6B 创建选择应用等待创建完成启动 ChatGLM2-6B 提供的 API 服务更新软件源列表指令解释查看api.py 文件修改api.py文件引入中间件添加跨域中间件修改接口地址开启API服务新增服务器端口规则测试接口对接nu

利用colab部署chatglm

登录colab 创建新的notebook 选择notebook设置选择GPU然后保存，需要选择GPU 克隆代码 !git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git 切换到目录安装所需要的依赖 %cd /content/ChatGLM-6B%pwd!pip install -r requirements.txt 安装所

CPU服务器安装运行智谱大模型ChatGLM-6B

CPU运行智谱大模型ChatGLM-6B 说明我的服务器配置是16C32G，跑大模型最好内存要大一些才行，不然跑不起来。下载 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git 安装依赖包 pip install -r requirements.txt 下载模型文件在huggingface上需要翻墙，有条件的可以直接下载，不行可

ChatGLM：CPU版本如何安装和部署使用

前段时间想自己部署一个ChatGLM来训练相关的物料当做chatgpt使用，但是奈何没有gpu机器，只能使用cpu服务器尝试使用看看效果我部署的 Chinese-LangChain 这个项目，使用的是LLM（ChatGLM）+embedding(GanymedeNil/text2vec-large-chinese)+langChain的组合一、环境

利用chatglm进行问答对生成自动问答对生成

最近设计了一些prompt提示词，感觉在glm等模型上达到了可用的程度。以下是几类提示词，这些提示词可以用来从一些文本中生成问题和对应的答案。在2024年3月5日左右，能够达到接近人类70%的水平（主要指问题的合理程度、回答的有用成都、语言的美观程度等，属于紫的个人主观评价）。以下示例中的素材均由大模型生成，不具备真实性。在开始之前，你可以给大模型设定一个角色，我的提示词是：你善于根据