外贸网站建设平台,网站服务器人多怎么挤进去,天津网站的优化,网站页面设计公司电话欢迎关注我的CSDN#xff1a;https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址#xff1a;https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/131445696 ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本#xff0c;在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优… 欢迎关注我的CSDNhttps://spike.blog.csdn.net/ 本文地址https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/131445696 ChatGLM2-6B 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ChatGLM2-6B 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 GLM的混合目标函数经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练评测结果显示相比于初代模型ChatGLM2-6B 在 MMLU23%、CEval33%、GSM8K571% 、BBH60%等数据集上的性能取得了大幅度的提升在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。更长的上下文基于 FlashAttention 技术我们将基座模型的上下文长度Context Length由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练允许更多轮次的对话。但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力有限我们会在后续迭代升级中着重进行优化。更高效的推理基于 Multi-Query Attention 技术ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用在官方的模型实现下推理速度相比初代提升了 42%INT4 量化下6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。
以上来自于官网的介绍。
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ChatGLM v1.0: ChatGLM-6B (General Language Model) 的工程配置ChatGLM v2.0: 第2版 ChatGLM2-6B (General Language Model) 的工程配置
相关工程
GitHub 工程https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6BHuggingFace 模型https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b
配置主要参考CSDN - 基于 ChatGLM-6B 的工程配置搭建 ChatGPT 中文在线聊天
1. 配置 ChatGLM2-6B 环境
配置 docker 环境
docker network ls
df -h
docker images | grep glmnvidia-docker run -it --privileged --network bridge --nethost --shm-size 32G --name chat-chenlong -p 9300:9300 -v /data:/data -v /nfs:/nfs glm:nvidia-pytorch-1.11.0-cu116-py3添加自定义的配置 ~/.bashrc 文件
# myconfig
export TORCH_HOME/nfs/chenlong/workspace/torch_home/配置 conda 环境
conda create -n chatglm2 python3.8
conda activate chatglm2git clone gitgithub.com:THUDM/ChatGLM2-6B.git ChatGLM2-6B-official
cd ChatGLM2-6B-official
pip install -r requirements.txt2. 下载 ChatGLM2-6B 模型
在下载模型之前需要修改 THU-Cloud-Downloader/main.py 逻辑使用 file 筛选文件名称否则 ChatGLM2-6B 文件夹过大
for obj in objects:if obj[is_dir]:filelist dfs_search_files(share_key, obj[folder_path])elif args.file is None:filelist.append(obj)else:# 修改为 obj[file_path]mat re.match(args.file.replace(*, .*), obj[file_path])if mat is not None:filelist.append(obj)
return filelist下载 ChatGLM2-6B 的参数模型下载路径即清华云盘 - ChatGLM2-6B
git clone githf.co:THUDM/chatglm2-6b
cd THU-Cloud-Downloaderpython main.py --link https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/674208019e314311ab5c --save ../chatglm2-6b-bin/ --file /chatglm2-6b/同时相比于ChatGLM-6BChatGLM2-6B还要额外下载 tokenizer.model 文件并不包括在云盘中再替换相应的文件否则报错。 3. 启动 ChatGLM2-6B 服务
修改 web_demo.py
demo.queue().launch(shareFalse, inbrowserTrue, server_name0.0.0.0, server_port9300)vscode 支持直接跳转http://localhost:9300/
