〔探索AI的无限可能，微信关注“AIGCmagic”公众号，让AIGC科技点亮生活〕本文作者：AIGCmagic社区  刘一手前言AI多模态大模型发展至今，每年都有非常优秀的工作产出，按照当前模型设计思路，多模态大模型的架构主要包括以下几个部分：模态编码器(ModalityEncoder,ME)：负责将不同

​引子最近看新闻博客说零一科技的Yi-VL-Plus视觉大模型效果很不错，那就想着尝尝鲜。这是第四篇关于视觉大模型的博客。之前有写过一篇零一科技的chat大模型零一科技Yi-34BChat大模型环境搭建&推理_python部署大模型yi-34b-chat-CSDN博客，感兴趣的童鞋可以移步。我个人始终觉得大

to2024/04/22部署环境OS:Windows10,WSL2(Ubuntu20.04)CPU:Intel(R)Core(TM)i5-12490FGPU:GeForceRTX4070Ti部署过程部署主要参考$[2]$，其中也遇到了一定的问题，记录如下：模型下载模型需要使用GitLFS工具进行下载，由于之前在Windows环境下已经下载过模型文件

https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b-32khttps://github.com/THUDM/ChatGLM31、前言1.1、简介清华开源LLMChatGLM2-6B是一款对汉语支持不错的大语言模型。由于完全开源，可对其进行微调，对研究LLM本身，以及基于预训练LLM进行领域知识微调验证都有帮助，在国内受到普遍欢迎。

一、环境配置ChatGLM2-6B至少需要13G GPU（虽然官网说12G即可），int8需要8G，int4需要4G。Win10系统，GTX1060显卡6GB（只能用int4模型，亲测开启GLM2时占了5GB以上）1、git2、conda 3、python3.94、pip5、CUDA11.1（GPU相关）6、torch1.10.1 (跟

目录概述安装Anaconda3原文链接下载Anaconda3安装Anaconda3执行bash安装提示“conda:未找到命令”的解决办法anaconda3常用命令添加/更换conda清华源下载chatglm3-6b模型下载chatglm3壳子概述本文主要介绍如何在Ubuntu上安装ChatGLM3-6b模型。只有6B模型支持functi

   一、前言   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。然而，仅仅

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说明：TensorRT-LLM是NVIDIA开发的高性能推理TensorRT-LLM是NVIDIA推出的一个专门用于编译和优化大语言模型推理的综合程序库。可在NVIDIAGPU上加速和优化最新的大语言模型（LLM）的推理性能。官网地址为：https://github.com/THUDM/ChatGLM3/blob/main/tensorrt_llm_demo/READ

部署一个自己的大模型，没事的时候玩两下，这可能是很多技术同学想做但又迟迟没下手的事情，没下手的原因很可能是成本太高，近万元的RTX3090显卡，想想都肉疼，又或者官方的部署说明过于简单，安装的时候总是遇到各种奇奇怪怪的问题，难以解决。本文就来分享下我的安装部署经验，包括本地和租用

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目录HighLight部署ChatGLM3-6B并开启HTTPserver能力下载embedding模型bge-large-zh-v1.5HTTP接口问答示例LLM讲了个尴尬的笑话~HighLight将LLM服务化（如提供HTTPserver能力），才能在其上构建自己的应用。部署ChatGLM3-6B并开启HTTPserver能力下载embedding模型bge-l

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/参考了多个医疗大模型，如扁鹊、灵心等，重新思考了下微调的方案以及数据集的格式；基于ChatGLM/其它LLM整合多种微调方法的非官方实现的框架，审视其数据集格式，以及调试效果，进行微调。最终基于liucongg/ChatGLM-Finetuning开

环境信息2台物理机（187.135,187.136），各两张p4显卡，安装好docker=20.10.0,安装好nvidia驱动(driverversion=470.223.02,cudaversion=11.4）构造容器集群（dockerswarm187.136节点作为manager节点，187.135节点作为worker节点）[root@host-136~]#dockerswarminit--advertise-addr

1、地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/blob/main/ptuning/README.md2、参数示例PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3main.py\--do_train\--train_fileAdvertiseGen/train.json\--validation_fileAdvertiseGen/dev.json\

clone项目下载模型https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/674208019e314311ab5c/?p=%2Fchatglm2-6b&mode=list切换conda里面的py39环境cd/home/chq/ChatGLM2-6Bcondaactivatepy39执行pipinstall(py39)root@chq:/home/chq/ChatGLM2-6B#pipinstall-rrequirements.txtC

硬件环境cpui5-13600k内存64G显卡rtx3090软件环境window11专业版22H2n卡驱动：526.47wsl2ubuntu22.04安装nvidia-cuda-toolkit打开wsl2的ubuntu，安装nvidia驱动程序sudoaptupdatesudoaptupgradesudoubuntu-driversdevicessudoaptinstallnvidia-driver-

ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(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化。

当数据量大的时候，比如百万级别，使用ChatGLM3-6b推理的速度是很慢的。发现使用vLLM和ChatGLM3-6b批量推理极大的提高了推理效率。本文主要通过一个简单的例子进行实践。1.安装vLLM和PyTorch[2]除了Python（本文使用3.11）、CUDA（本文使用11.8）外，还要安装vllm、pytorch、xfo

概述GLM、ChatGLM的相关基础知识说明：GLM模型底层还是基于Transformer，因此其设计、优化都是围绕Transformer的各个组件的。从注意力层的掩码、位置编码等方面优化与设计。ChatGLM3/ChatGLM2的源码中，比如finetune、trainer等代码，其实是copy自HuggingFace，而且其使用流程与调用机

十月底智谱开元路chatglm3，果断来尝试一下。1.ChatGLM3亮点ChatGLM3是智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B是ChatGLM3系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B引入了代码执行（Code

ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级1.ChatGLM3简介ChatGLM3是智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B是ChatGLM3系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6

  在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，ChatGLM3-6B-Base具有在10B以下的基础模型中最强的性能。ChatGLM3-6B采用了全新设计的Prompt格式，除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用（FunctionCall）、代码执行（CodeInterpreter）和Agent任务等复杂场景。本文

FastGPT是一款专为客服问答场景而定制的开箱即用的AI知识库问答系统。该系统具备可视化工作流功能，允许用户灵活地设计复杂的问答流程，几乎能满足各种客服需求。在国内市场环境下，离线部署对于企业客户尤为重要。由于数据安全和隐私保护的考虑，企业通常不愿意将敏感数据上传到线上

全新ChatGLM3-6B针对七项RAG能力的评测，谁最适合RAG？原创这个男人来自千祥土猛的员外2023-10-3017:32发表于浙江https://mp.weixin.qq.com/s/6fnZt2sBTakfXZMcS-scPA1.实体提取实体和关系提取当然也可以使用NER，但是有大模型，为什么不用呢，而且它后面还可以做格式，所以在RAG应