首先发布一个chatglm服务，具体如下：importosimportjsonfromflaskimportFlaskfromflaskimportrequestfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModel#systemparamsos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(r".\chatglm2-6b-int4",trust_remote_code=True)model=AutoModel.from_pretrained(r".\ch
内容简介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PyTorch2.0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。本书共18章，内容包括人工智能与大模型、PyTorch2.0深度学习环境搭建、从零开始学习PyTorch2.0、深度学习基础算法详解、基于PyTorch卷积层的MNIST分类实战、PyTorch数据处理与模型展示、ResNet实战、有趣的词嵌入、基于PyTorch循环神经网络的中文情感分类实战、自然语言处理的编码器、预训练模型BE
ChatGLM3是智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B是ChatGLM3系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B引入了如下特性：1.更强大的基础模型： ChatGLM3-6B的基础模型ChatGLM3-6B-Base采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，ChatGLM3-6B-Base具有在10B以下的基础模型中最强的性能。2.更完整的功能支持： ChatGLM3-6B采用了全新设计的
1环境安装1.1mac安装conda.下载miniconda，并安装curl-Ohttps://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.shshMiniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh1.2创建虚拟环境并激活创建名为chatglm3的虚拟环境，python版本为3.10.2激活环境（后续要在这个环境安装pytorch及依赖包）condacreate-nchatglm3python==3.10.2condaactivatechatglm31.3安装pytorch-nightlycondains
一、环境配置1.安装homebrew 1）HomebrewcomplementsmacOS.（Homebrew使macOS更完整。）Homebrew是macOS的套件管理工具，是高效下载软件的一种方法，相当于Linux下的 yum、apt-get 神器，用于下载存在依赖关系的软件包。通俗地说，Homebrew是类似于MacAppStore的一个软件商店。 2）打开终端Terminal，运行/bin/zsh-c"$(curl-fsSLhttps://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)" 3）选择下载源4）下载同意
WebLangChain_ChatGLM介绍本文将详细介绍基于网络检索信息的检索增强生成系统，即WebLangChain。通过整合LangChain，成功将大型语言模型与最受欢迎的外部知识库之一——互联网紧密结合。鉴于中文社区中大型语言模型的蓬勃发展，有许多可供利用的开源大语言模型。ChatGLM、Baichuan、Qwen等大语言模型针对中文交互场景进行了优化，以提升其对中文理解和问答的能力。所以我们还将介绍如何在检索增强生成应用中集成中文社区广泛使用的开源模型ChatGLM3。这一步骤的实施将进一步拓展系统的适用性和性能，使其更好地服务于中文用户。本文配套的代码仓库：https://git
ubuntu部署ChatGLM-6B完整流程模型量化Nvidia初环境与设备环境准备克隆模型代码部署ChatGLM-6B完整代码ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(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）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答本篇
论文传送门：[1]GLM:GeneralLanguageModelPretrainingwithAutoregressiveBlankInfilling[2]Glm-130b:Anopenbilingualpre-trainedmodelGithub链接：THUDM/ChatGLM-6B目录笔记AbstractIntroductionThedesignchoicesofGLM-130BThetrainingstabilityofGLM-130B框架总结1.模型架构2.预训练设置3.训练稳定性4.并行策略和模型配置5.量化和推理优化6.结果分析7.相关工作8.结论和经验教训9.伦理评估10.可复
论文PDF地址：https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/P-Tuningv2摘录自第三部分桔色块指代可训练的promptembedding；蓝色块是由固定(冻结)的预训练语言模型存储或计算的embedding。DeepPromptTuningcontinuousprompts(连续提示)仅仅能够插入到inputembedding序列层。如此，有两个问题：首先由于序列长度的约束限制，可调参数的数量有限。其次，输入的embedding对模型预测有间接的影响。为了解决这些问题
论文PDF地址：https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/P-Tuningv2摘录自第三部分桔色块指代可训练的promptembedding；蓝色块是由固定(冻结)的预训练语言模型存储或计算的embedding。DeepPromptTuningcontinuousprompts(连续提示)仅仅能够插入到inputembedding序列层。如此，有两个问题：首先由于序列长度的约束限制，可调参数的数量有限。其次，输入的embedding对模型预测有间接的影响。为了解决这些问题
