这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ChatGLM2-6B：性能大幅提升，8-32k上下文，推理提速42% —— 开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代来了！更强大的性能，更长的上下文，更高效的推理，更开放的协议！。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
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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
chatglm2-6B 是清华大学开源的一款支持中英双语的对话语言模型。经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，具有62 亿参数的 ChatGLM2-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。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 6G
我们首先来看一下 ChatGLM2-6B 模型的 requirements : 可以看到，要求 torch=2.0 ，这就产生了一个问题： torch 与 cuda 版本的匹配问题。本地机器中 CUDA=10.0 ，于是在费了半天时间配置好 ChatGLM2-6B 所需环境，从 github 和 huggingface 下载好了 ChatGLM2-6B 模型，但是在 run 的过程中报错 Torch
更新系统 安装git 克隆 ChatGLM2-6B 源码 克隆 chatglm2-6b 模型 安装 ChatGLM2-6B 依赖 修改模型的路径 修改成 启动服务 启动成功后 克隆 langchain-ChatGLM 源码 git clone https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM.git 克隆模型 安装 langchain-ChatGLM 依赖 修改配置 修改一 修改成 修改二 修改成 修改
可以使用如下代码下载 创建下载环境 编写代码 down_glm2.py snapshot_download其他参数 只允许下载部分类型的文件（以JSON为例） allow_patterns=‘*.json’, 不允许下载部分类型的文件（以JSON为例） ignore_patterns=[‘*.json’] 执行下 第一篇-ChatGLM-webui-Windows安装部署-CPU版 第二篇-二手工作站
ChatGLM 2 -6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM 2 -6B 引入了如下新特性： 更强大的性能 ：基于 ChatGLM 初代模型的开发经验，我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了
如果你要问我为什么直接部署ChatGLM2的模型？ 因为当我在8月份在上海召开的全球人工智能大会上了解到清华-智谱发布的ChatGLM模型时，它已经发布了新的版本ChatGLM2，并且推理的效果提升了不少，那么本着只要最好的原则，我就直接上手先玩新版本了。 作为AIGC方面的小白来说
NVIDIA Triton Inference Server是一个针对CPU和GPU进行优化的云端和推理的解决方案。 支持的模型类型包括TensorRT、TensorFlow、PyTorch(meta-llama/Llama-2-7b)、Python(chatglm)、ONNX Runtime和OpenVino。 NVIDIA Triton Server是一个高性能的推断服务器，具有以下特点： 1. 高性能：Triton Server为使用GPU进行推
ChatGLM2-6B 是清华 NLP 团队于不久前发布的中英双语对话模型，它具备了强大的问答和对话功能。拥有最大32K上下文，并且在授权后可免费商用！ ChatGLM2-6B的6B代表了训练参数量为60亿，同时运用了模型量化技术，意味着用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下
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
