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LLMs之ChatGLM2：基于ChatGLM Efficient Tuning(微调工具包)实现对ChatGLM2进行LoRA微调(CLI/GUI【text-generation-webui】)并进行推理测试图文教程之详细攻略 目录 1、硬件要求和Python依赖 2、代码和模型权重下载 (1)、项目代码下载
安装好了docker 安装好了NVIDIA 显卡16G 新建一个文件夹，用来存放下载下来的ChatGLM3代码和模型 右键，打开一个git窗口，拉取模型（会很慢，耐心等待） 地址： https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/summary 右键，打开一个git窗口，拉取源代码 地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM3 或
略 （1）下载LLaMA-Factory https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory （2）安装依赖 （3）启动LLaMA-Factory的web页面 得到如下页面： 设置如下参数，点击开始即可： 点击“预览命令”，可以看到要执行的python脚本，如下所示：
安装git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git conda create -n llama_factory python=3.10 conda activate llama_factory cd LLaMA-Factory pip install -r requirements.txt 之后运行 单卡训练， CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_web.py，按如下配置 demo_tran.sh export_model.sh cli_demo.sh 注意合并模型的时候，最后复制
下载LLaMA-Factory 下载ChatGLM3-6B 下载ChatGLM3 windows下载CUDA ToolKit 12.1 （本人是在windows进行训练的，显卡GTX 1660 Ti） CUDA安装完毕后，通过指令 nvidia-smi 查看 1、选择下载目录：E:llm-trainLLaMA-Factory，并打开 2、创建新的python环境，这里使用conda创建一个python空环境，选择python3.10 参考
手把手教你搭建本地知识库问答AI机器人 LangChain-Chatchat：基于LangChain和ChatGLM2-6B构建本地离线私有化知识库 在家庭私有云上部署体验语言模型chatglm3-6b，打造私人助理 手把手教大家在本地运行ChatGLM3-6B大模型（一） 自从去年GPT模型火爆以来，降低了很多个人和企业进入人工智
如何花费较少的算力成本来进行微调训练，十分重要，当前关于LLaMA、Alpaca、Instruct微调、LoRa微调等多个概念大家讲的很多，最近也在学习，也看到几个有趣的话题（主要参考于（https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca）： 首先，来看关于Instruct微调和LoRa微调 Instruct微调和LoRa微调
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
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