ChatGLM背景主流的预训练框架主要有三种：1、AutoRegressive自回归模型（AR模型）：代表GPT。本质上是一个Left-to-Right的语言模型。通常用于生成式任务，在长文本生成方面取得了巨大的成功。当扩展到十亿级别参数时，变现出了少样本学习能力。缺点是单向注意力机制，在NLU任务中，无法

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

一、大模型生态有哪些语言类大模型:GPT-3、GPT-3.5、GPT-4系列模型。并且，OpenAl在训练GPT-3的同时训练了参数不同、复杂度各不相同的A、B、C、D四项大模型(基座模型)，用于不同场景的应用;前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！其中，A、B、C、D模型的全称分别是ada、b

首先引入一个概念，什么是Java类加载器？一句话总结：类加载器（classloader）用来加载Java类到Java虚拟机中。官方总结：Java类加载器（英语：JavaClassloader）是Java运行时环境（JavaRuntimeEnvironment）的一部分，负责动态加载Java类到Java虚拟机的内存空间中。类通常是按需加载，即第一次使

ChatGLM3是清华、智谱2023年开源的一款大模型。ChatGLM3-6B模型代码，目前还在研读中，尚未全部读完。图1为ChatGLM3-6B模型简图，其结构基于TransformerEncoder架构的Encoder，大体上与BERT架构类似。ChatGLM3实现模型架构时，已预置支持P-tuningv2微调结构，图7中的PrefixEncoder

文章目录

引言ChatGLM-6B是由清华大学开源的双语对话大模型，该模型有62亿参数，但在经过量化后模型体积大幅下降，因此不同于其他需要部署到服务器上的大模型，该模型可以部署到本地电脑，那么接下来我们来看看如何部署该模型。首先是下载源码：双语对话大模型随后下载对应的权重文件，这里我们使用的是Hu

1.项目概述本项目基于IntelG8i硬件环境部署了开源大语言模型ChatGLM3-6B以及M3E向量数据库，目标是通过使用Intel®ExtensionforPyTorch*(IPEX)优化模型推理性能，并结合多种应用实现私域知识库的快速部署及外部服务调用。同时，在另一台主机上通过Docker容器部署了IntelOneAPI，完

如何系统的入门大模型？本篇文章默认面向对大模型领域感兴趣的程序员。看一下围绕大模型的应用场景和人才需求：**Prompt工程：**基于提示词对大模型的使用，会问问题就行。**基于大模型的应用：在大模型生态之上做业务层产品。AI主播、AINPC、AI小助手。。。之前是会调API就行。

本地macm1max电脑由于对大模型非常感兴趣所以想mac本地能否安装呢？答案当然是可以的了。废话不多说上干货。安装anaconda用于创建虚拟环境m芯片的要安装arm版 不然后面会有问题导致安装进行不下去。这里m1芯片的切记！！这里我推荐去清华的镜像站下载注意红色箭头是我

随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域迎来了前所未有的变革，而大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）作为这一变革的核心驱动力，正逐步成为连接人类语言与机器智能的桥梁。LLM通过海量文本数据的学习，掌握了丰富的语言知识、上下文理解能力以及生成高质量文本的能力，为智能教

ChatGLM大模型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

GLM4与ChatGLM-6B在多个方面存在区别，以下是对两者差异的详细分析：一、模型规模与参数GLM4：GLM4系列模型，如GLM-4-9B，具有更大的模型规模。以GLM-4-9B为例，其参数量达到90亿，这相比一些较小的模型提供了更强的处理能力和更高的性能。ChatGLM-6B：ChatGLM-6B的参数量相对较少，为62亿。

背景：目前，大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上，效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。一、chatglm2-6b介绍github：https://git

搬迁说明之前在CSDN上发文章，一直想着努力发一些好的文章出来！这篇文章在2024-04-1710:11:55已在CSDN发布写在前面其他显卡环境也可以！但是最少要有8GB的显存，不然很容易爆。如果有多显卡的话，单机多卡也是很好的方案！！！背景介绍目前借到一台算法组的服务器，我们可以查看一下

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

ChatGLM-6B介绍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

〔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

  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，仅仅掌