最近ChatGLM-6B发布了第二代ChatGLM2-6B，于是果断部署了一下试试水。下面讲解详细部署过程，并讲解部署时候遇到的问题以及解决办法。一、部署过程1.安装python、git等必须工具在要部署项目之前，需要部署必须的一些工具。下面详细讲解每一步所需的工具安装步骤。1.1安装python对于如何安装python，网上有很多教程，这里只是简单讲解。（1）通过安装anaconda、miniconda安装python可以通过anaconda和miniconda安装虚拟环境的方式安装python，这种安装的好处就是可以切换不同python和各种三方包不同版本。因为很多项目需要的版本不同，会导
首先是项目开源地址 https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM下载这个项目的源码非常简单，但运行起来十分麻烦，各种环境的搭配简直是折磨人，尤其是电脑上缺少各种安装环境的，我首先先列举几个，例如conda安装python的虚拟环境，用这个比较方便，还有Anoconda的安装，VisualStudio的安装等等，反正运行时缺少什么，我们就安装什么就完事了。B站有一个类似的本地部署值得参考一下：【防坑指南】手把手演示本机部署langchain+chatGLM本地知识库_哔哩哔哩_bilibili一、跟着B站的这个视频安装下去，我们可能在第一步
文章目录ChatGLM2-6B国产开源大模型ChatGLM-6B第二代正式发布介绍评测结果MMLUC-EvalGSM8KBBH推理性能ChatGLM2-6B示例使用方式环境安装代码调用从本地加载模型网页版Demo命令行DemoAPI部署低成本部署模型量化CPU部署Mac部署协议引用
自3月14日发布以来，ChatGLM-6B深受广大开发者喜爱，截至6月24日，来自Huggingface上的下载量已经超过300w。为了更进一步促进大模型开源社区的发展，我们再次升级ChatGLM-6B，发布ChatGLM2-6B。在主要评估LLM模型中文能力的C-Eval榜单中，截至6月25日 ChatGLM2模型以71.1的分数位居Rank0，ChatGLM2-6B模型以51.7的分数位居Rank6，是榜单上排名最高的开源模型。*CEval榜单，ChatGLM2暂时位居Rank0，ChatGLM2-6B位居Rank6性能升级ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGL
机器配置重点关注指标：CPU、内存、GPU、GPU驱动 类型OSCPU内存GPU机器配置ubuntu_20_04_x6416核125GNVIDIAA10080G #查看显卡安装状态nvidia-smi 安装必要的软件gitsudoapt-getupdatesudoapt-getinstallgitgit-lfs(大文件管理)sudoapt-getinstallgit-lfspython3.10.7(如果已经安装了python其他版本，不用再安装此版本)下载解压源码wgethttps://www.python.org/ftp/python/3.10.7/Python-3.10.7.tgztar–
最近因为工作关系，接触到ChatGLM-6B，自己部署做了一些测试。参考了网上很多优秀的资料，在此基础上，补充一些自己实践中发现的细节。部署内容部分绝大部分来自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/627168140微调部分借鉴：https://zhuanlan.zhihu.com/p/625468667细节问题参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/624918286感谢作者分享，置顶推荐！！一些知识扫盲（本人作为一个小白在学习过程中感觉需要了解的基础知识大部分文章上来就说怎么干，没说为什么，有些碎片化，不成体系，大家见谅）：预训练模型的特点：使
Cursor太强了，从零开始写ChatGLM大模型的微调代码初次体验对话实录问：怎么使用lora对大模型进行微调问：怎么用lora对chatglm模型进行微调问：chatglm是清华开源的大语言模型问：LoRA的全称是Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels问：如何使用LoRA对ChatGLM-6B进行微调？问：上面微调用到的训练数据有没有示例？问：以后都用中文回复我问：上面代码中的data_loader要怎么写？问：把前面的代码合并一下写到编辑器中问：把你刚才回答的代码合并，写到编辑器中问：input_ids,attention_mask,labels要
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目录前言CEval榜单ChatGLM2-6B模型性能升级评测结果推理性能示例对比
文章目录一、传统nlp做信息抽取二、什么是零样本和少样本1.零样本和少样本的概念：2.零样本和少样本的应用场景：3.零样本和少样本在大模型时代的优势和意义：4.相比传统NLP，零样本和少样本学习具有以下优势：三、大模型时代信息抽取console函数1.提示词设计2.微调逻辑3.数据样本`分类语料一`：告诉模型属于哪个模式层`微调语料二`：告诉模型，一些示例，让它输出什么样的数据在定义一下你想要的属性4.微调代码5.优势参考文献一、传统nlp做信息抽取文本预处理：包括去除HTML标签、分段、分句、分词、词性标注、命名实体识别等。句法分析：对句子进行结构分析，确定语法成分和关系。可以采用依存句法或
