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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-456461.html
本文主要介绍了ChatGLM ptuning 的实战方案，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。
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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
自从chatGPT掀起的AI大模型热潮以来，国内大模型研究和开源活动，进展也如火如荼。模型越来越大，如何在小显存部署和使用大模型？ 本实战专栏将评估一系列的开源模型，尤其关注国产大模型，重点在于可私有化、轻量化部署，比如推理所需的GPU资源控制在24G显存内。 目
目标：原始使用ChatGLM-6B可接受的文字长度有限，打算结合LangChain实现长文本生成摘要. 方法： step1：自定义一个GLM继承LangChain中的langchain.llms.base.LLM，load自己的模型. step2：使用LangChain的mapreduce的方法，对文本分块，做摘要，输出结果. 使用的机器资源：T4显卡（16G显存） 附参
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
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
申请阿里云GPU服务器： CentOS 7.6 64 Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64 Python 3.11.5 GPU NVIDIA A10（显存24 G/1 core） CPU 8 vCore/30G 安装Anaconda、CUDA、PyTorch 参考：ChatGLM2-6B微调实践-P-Tuning方案 项目部署 准备数据集 准备我们自己的数据集，分别生成训练文件和测试文件这两个文件，放在项目dat
Github 代码 ： https://github.com/THUDM/ChatGLM3 模型地址： huggingface ： https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b modelscope ： https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/summary 智谱AI于27日论坛上推出了全自研的第三代基座大模型ChatGLM3及相关系列产品，这也是智谱AI继推出千亿基座的对话模型ChatGLM和
win10 通过wsl部署 常见问题： torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. 在Windows的系统环境变量中增加 变量名： PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 变量值： max_split_size_mb:32 文档书写时使用3090 24G显存配置，其他规格酌情调整 32 至其他值，如未设置变量默认值128极大概率导致 CUDA OOM 无法正常启动
简介（来自官方） 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
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
