基于AutoDL的ChatGLM3-6b部署微调实践(全流程)

下载完成后，可以看到在”autodl-tmp“文件中新增了一个”ChatGLM3“的文件夹 安装好模型运行的环境依赖后，接着在" THUDM/chatglm3-6b at main (huggingface.co)"上进行模型权重等文件的下载 以上，我们就完成了ChatGLM3-6b模型在远程服务器的安装部署，接下来对是否部署成功进行验证。进入到“basic...

使用快捷工具中的JupyterLab查看服务器状态，下载模型及模型权重至"autodl-tmp"文件夹，从GitHub下载ChatGLM3模型地址为：THUDM/ChatGLM3。通过项目中的"README"文件进行模型下载，点击"HF Repo"进入"Hugging Face"进行模型权重等下载，通过"git.lfs"初始化下载。在服务器终端输入初始化命令后，即表明"Gi...

1. 登录已购买的服务器，点击JupyterLab进入控制台。2. 下载ChatGLM2模型，建议提前从加速网站下载，避免慢速下载。创建“chatglm2-6b”目录用于存储模型，并在该目录下执行下载命令。3. 同时，创建“chatglm2-6b-code”目录存放模型代码，下载运行依赖。进入该目录后，执行相关命令下载代码。4. 配置模...

P-Tuning-v2方法会冻结模型参数，通过`quantization_bit`选项调整模型的量化等级，若未指定，则默认为FP16精度加载。对于chatglm-6B模型的指令输入，正确的拼接方式有助于更好地服务用户。在`train.sh`脚本中，我们调整了`per_device_train_batch_size`参数为4，以适应专利prompt数据集的训练需求。在单...

本文介绍如何安装和使用LangChain-Chatchat，一个基于Langchain与ChatGLM等大语言模型的本地知识库问答应用。安装步骤分为三种方式：autoDL、docker和本地部署。本地部署虽然较为麻烦，但能提供更灵活的调试环境和深入了解项目运行机制的机会。本地部署前需确保硬件配置满足需求，如处理器、内存、显卡和硬盘等...