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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
项目地址 chatglm2-6b 下载模型 创建测试项目 创建虚拟环境安装依赖 完整的venv环境 main.py 执行 python进程cpu使用率100.3%持续了很长时间，没有启用多线程？
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
1、简介 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
ChatGPT的爆火让许多公司和个人都想要开发自己的大型语言模型，但是，由于算力和语言模型开发能力等诸多方面的限制，许多人最终都只能在开发的早期阶段止步不前。然而，近期清华大学知识工程和数据挖掘小组（Knowledge Engineering Group (KEG) Data Mining at Tsinghua University）发布
随着人工智能技术的飞速发展，多轮对话系统已成为自然语言处理领域的研究热点。多轮对话要求模型不仅能理解用户的当前输入，还需结合对话历史进行连贯回复，这对模型的上下文理解和生成能力提出了更高要求。ChatGLM3-6B作为一种先进的大型语言模型，在多轮对话任务
参考：【大模型-第一篇】在阿里云上部署ChatGLM3-CSDN博客 ChatGLM 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，由智谱 AI 和清华大学 KEG 实验室联合发布，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。ChatGLM3-6B 更是在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特
介绍 ChatGLM-6B是开源的文本生成式对话模型,基于General Language Model(GLM)框架,具有62亿参数,结合模型蒸馏技术,实测在2080ti显卡训练中上(INT4)显存占用 6G 左右, 优点 :1.较低的部署门槛： FP16 半精度下，ChatGLM-6B 需要至少 13GB 的显存进行推理，结合模型量化技术，一需求可以进一步
刚开始接触AI时，您可能会感到困惑，因为面对众多开源模型的选择，不知道应该选择哪个模型，也不知道如何调用最基本的模型。但是不用担心，我将陪伴您一起逐步入门，解决这些问题。 在信息时代，我们可以轻松地通过互联网获取大量的理论知识和概念。然
