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最近一直在做类ChatGPT项目的部署 微调，关注比较多的是两个：一个LLaMA，一个ChatGLM，会发现有不少模型是基于这两个模型去做微调的，说到微调，那具体怎么微调呢，因此又详细了解了一下微调代码，发现微调LLM时一般都会用到Hugging face实现的Transformers库的Trainer类 从而发现
接上文：从零开始部署ubuntu+Anaconda3+langchain-chatchat+chatglm3-6b大模型，本地知识库 Langchain-chatchat 0.2.10 推荐使用python3.11.7，通过下面命令进行python环境创建。 如下图 安装完毕后，通过以下命令激活python虚拟环境 如下图，shell命令行前面会出现（langchain）这个虚拟环境名。 转到
相关文章： 从零开始部署ubuntu+Anaconda3+langchain-chatchat+chatglm3-6b大模型，本地知识库（一） https://blog.csdn.net/hya168/article/details/131460230 从零开始部署ubuntu+Anaconda3+langchain-chatchat+chatglm3-6b大模型，本地知识库（二） https://blog.csdn.net/hya168/article/details/135870440 生成默认配置文件 此命令
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
之前教过大家利用 langchain + ChatGLM-6B 实现个人专属知识库，非常简单易上手。最近，智谱 AI 研发团队又推出了 ChatGLM 系列的新模型 ChatGLM2-6B，是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，性能更强悍。 树先生之所以现在才更新 ChatGLM2-6B 知识库教程，是想等模型本身再多
本篇主要内容为介绍ChatGLM3的安装使用，后续才会涉及到使用LangChain实现本地知识库的内容； ChatGLM为智谱与清华大学开源的一个大语言模型，支持多轮对话、内容创作等，ChatGLM3-6B为ChatGLM3系列中门槛相对较低的一个，本地部署提供兼容OpenAI的API； LangChain用于快
大语言模型也只是将用户提供的大规模数据集训练而来，也并非万能的什么都知道，特别是一些小众知识、内部数据或私密的个人数据等，此时ChatGLM3肯定会胡乱回答就是ChatGPT4也不一定能给出满意回答；不少公司、个人都有自己的知识库或日志等此时如有可将这些数据以
运行langchain-ChatGLM-master下面的webui.py文件 (1) 配置知识库 新建知识库 向知识库当中添加文件 支持上传的数据格式：word、pdf、excel、csv、txt、文件夹等。但是此处我试了一下 (2) 文档数据测试 word文档测试： (3) 知识库测试模式 知识库测试只会返回输入内容在当前知识库当中的
LLMs之RAG：LangChain-ChatGLM-Webui(一款基于本地知识库(各种文本文档)的自动问答的GUI界面实现)的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 LangChain-ChatGLM-Webui的简介 1、支持的模型 LangChain-ChatGLM-Webui的安装 1、安装 T1、直接安装 环境准备 启动程序 T2、Docker安装 (1)、Docker 基础环境运
租用了1台GPU服务器，系统 ubuntu20，Tesla V100-16GB （GPU服务器已经关机结束租赁了） SSH地址：* 端口：17520 SSH账户：root 密码：Jaere7pa 内网： 3389 ， 外网：17518 VNC地址：* 端口：17519 VNC用户名：root 密码：Jaere7pa 硬件需求，ChatGLM-6B和ChatGLM2-6B相当。 量化等级 最低 GPU 显存 F
