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大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-419730.html
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大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的
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： 更强大的基础模型： ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更
ChatGLM-6B是清华团队研发的机器人对话系统，类似ChatGPT，但是实际相差很多，可以当作一个简单的ChatGPT。 ChatGLM部署默认是支持GPU加速，内存需要32G以上。普通的机器无法运行。但是可以部署本地cpu版本。 本地部署，需要的环境： python3.9及以上 gcc
ChatGLM是一个基于GPT模型的开源聊天机器人框架，可以在本地部署和使用。以下是ChatGLM本地部署的详细教程： 1. 确认环境：ChatGLM需要在Linux系统上运行，需要安装Python 3.6或更高版本、CUDA 10.1或更高版本、cuDNN 7或更高版本。确保系统已经安装了这些依赖项。 2. 下载代码：从
目录 感谢B站秋葉aaaki大佬 前言 部署资源 部署流程 实机演示 ChatGML微调（人格炼成）（个人感觉蛮有趣的地方） 分享有趣の微调人格 实机演示（潘金莲人格） 秋葉aaaki的个人空间_哔哩哔哩_bilibili https://space.bilibili.com/12566101 由于ChatGLM-6B的规模较小，目前已知其具有相当
chatGLM算是个相对友好的模型，支持中英文双语的对话交流，清华出的 我的教程无需特别的网络设置，不过部分情况因为国内网络速度慢，需要反复重复 chatGLM github地址 N卡8G显存以上，最好16G以上，我用的是RTX4090做的测试，生成语言时很流畅，和正常人语速差不多，占用显卡
一种利用 ChatGLM-6B + langchain 实现的基于本地知识的 ChatGLM 应用。增加 clue-ai/ChatYuan 项目的模型 ClueAI/ChatYuan-large-v2 的支持。 本项目中 Embedding 默认选用的是 GanymedeNil/text2vec-large-chinese，LLM 默认选用的是 ChatGLM-6B。依托上述模型，本项目可实现全部使用开源模型离线私有部署。
这篇简要说下清华开源项目 ChatGLM 本地部署的详细教程。清华开源项目 ChatGLM-6B 已发布开源版本，这一项目可以直接部署在本地计算机上做测试，无需联网即可体验与 AI 聊天的乐趣。 项目地址：GitHub - THUDM/ChatGLM-6B: ChatGLM-6B：开源双语对话语言模型 | An Open Bilingual Dialogue Lan
ChartGPT最近特别火，但是收费，而且国内访问不太方便，所以找了个类似的进行学习使用 ChatGLM-6B，开源支持中英文的对话大模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有62亿参数，简单说非常不错，可能和chart GPT比较有些差距，但是开源免费，并且可以在本地部署，支持中文
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）。 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
