ChatGLM实现本地部署类似GPT,训练自己的数据

最新推荐文章于 2025-10-28 15:40:26 发布
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#gpt #人工智能

文章介绍了ChatGPT的火爆以及使用中的不便，如注册复杂和数据安全问题。作者提到清华开源的ChatGLM项目，它允许用户在本地部署，无需担心数据泄露，并可以针对特定行业训练模型。用户需有6G以上显存的独立显卡来运行，并承诺将分享网盘下载地址。

        ChatGPT最近火的不得了，但是注册账号，升级Plus非常麻烦，而且还要担心数据泄露，清华开源ChatGLM，实现本地部署，这就方便多了，不用魔法，就能本地访问，还可以喂一下自己行业的数据来训练它，让它成为专属于你的人工智能。

首先电脑需要有独立显卡，显存达到6G以上，下载GLM文件后，然后本地部署，费劲九牛二虎之力终于启动起来了，就可以实现类似GPT的对话模式了。（文件较大，正在上传，回头我把网盘地址贴出来）

 

mdw5521
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手把手教你搭建自己本地的ChatGLM
master_hunter的博客
04-12 1万+
如果能够本地自己搭建一个ChatGPT的话，训练一个属于自己知识库体系的人工智能AI对话系统，那么能够高效的处理应对所属领域的专业知识，甚至加入职业思维的意识，训练出能够结合行业领域知识高效产出的AI。这必定是十分高效的生产力工具，且本地部署能够保护个人数据隐私，能够内网搭建办公使用也十分的方便。而对于ChatGLM来说最大的优点就是本地能快速部署且需要资源较比与ChatGPT相当低，还要什么自行车，够用就好。甚至能够在一些性能较高的服务器单点部署，INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存。
ChatGLM2-6B 训练参数解释
强化学习曾小健
06-28 4387
在深度学习中，我们通常不会同时处理所有的训练样本，而是将它们分成“批次”进行处理。在这个例子中，每个设备上的即时批量大小为4，意味着每个设备一次处理4个样本。这可能意味着在多个设备上同时进行训练，每个设备处理一部分批次，然后把这些批次加起来，总和为16。: 这是模型中可以通过训练改变的参数的数量。: 一个epoch指的是模型在训练过程中遍历整个训练集一次。: 这表示在你的训练集中有243个样本，即243个独立的数据点用于训练模型。: 梯度累积是一种在内存不足的情况下训练大模型的技巧。
【转载】本地搭建属于自己的ChatGPT：基于PyTorch+ChatGLM-6b+Streamlit+QDrant+DuckDuckGo
Working harder, getting stronger!
03-11 641
转载链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39653948/article/details/130178352本地部署chatglm及缓解时效性问题的思路：模型使用chatglm-6b 4bit，推理使用hugging face，前端应用使用streamlit或者gradio。微调对显存要求较高，还没试验。可以结合LoRA进行微调。缓解时效性问题：通过本地数据库或者搜索引擎获取特有数据或者实时数据作为生成模型的上下文。windows 1132G 内存GTX 3080Ti安装anac
ChatGlm的部署和训练
a3337779的博客
05-15 1733
这里要注意选择你是什么系统，cuda是安装了什么版本（博主前面选择的是12.1），然后复制下面红框中的命令到终端就可以安装了。在终端输入命令，注意不要用python3，因为可能会使用到其它环境下的python或者在pycharm运行即可。2）部署环境,在终端下打开ChatGLM-6B安装的目录，然后运行下面命令，安装相关库。在终端输入python，然后依次输入下面代码，验证torch-GPU版本是不是成功。如果电脑配置了GPU，要注意需安装GPU版本的pytorch，具体可。2)如果你没有下载你要去下载。
清华智谱GLM-4开源版实测：128K上下文加持，本地部署全攻略
最新发布
gitblog_00873的博客
10-28 685
清华大学与智谱AI联合发布的GLM-4系列大模型近日引发行业关注，其开源版本GLM-4-9B凭借128K超长上下文窗口和多模态处理能力，在多项权威测评中超越Llama-3-8B，成为开源社区新焦点。本文将详解该模型的本地部署流程，帮助开发者快速搭建高性能AI助手。 ## 新一代基座模型性能突破 作为GLM系列的迭代产品，GLM-4在核心性能上实现跨越式提升：通用能力较上一代提升60%，支持26...
训练自己的ChatGPT(ChatGLM微调 )
好玩的事情要记录下来~
05-16 5382
我是一个名为 ChatGLM 的人工智能助手，是清华大学 KEG 实验室和智谱 AI 公司于 2023 年共同训练的语言模型。我的任务是针对用户的问题和要求提供适当的答复和支持。接上文https://blog.youkuaiyun.com/dingsai88/article/details/130639365。{"content": "你是谁", "summary": "你好，我是赛赛的朋友晨晨，江湖人称细哥。{"content": "晨晨", "summary": "帅的一批"}数据内容都是：数据量太多训练太慢。
ChatGLM-6B训练本地知识库【详解】
qq_23022733的博客
02-05 2189
左边是Encoding，右边是Decoding，trm的输入和输出都可以是序列，所以trm可以做文本翻译，BERT是Bidirectional Encoder Representations from Transformers的缩写，BERT是Transformer的Encoder一个预训练的语言表征模型在大量未标注的文本数据集上训练论文发表时在11个NLP任务上取得最佳指标BERT所做的事情就是把一个句子输出一个Embedding，
GPT实战系列-ChatGLM3本地部署CUDA11+1080Ti+显卡24G实战方案
Alex_StarSky的博客
11-02 1万+
本地部署大模型，那么如何用小显存部署和使用也是非常重要，让AI的价值应用并延伸到更广泛的领域。 本实战专栏继续关注小而美的大模型，将评估一系列的开源模型，尤其关注国产大模型，重点在于可私有化、轻量化部署，比如推理所需的GPU资源控制在24G显存内，2张Titan XP，或1080 Ti。
保姆教程白嫖GPU T4*2！Kaggle实现chatglm微调任务-单机多卡训练测试
05-27
ChatGLM是用于生成对话的语言模型，它可能是类似GPT或BERT的预训练模型，但专门针对聊天对话场景进行了优化。微调是将预训练模型应用于特定任务的过程，通常涉及在目标任务的数据集上进行少量额外的训练，以改善模型...
LangChain + Embedding + Chromdb，关联使用ChatGLM的本地搭建训练平台教程
查理王的博客
07-19 1万+
OpenAI 在国内用户注册会遇到各种阻力，目前可行的方法是使用本地数据集的功能实现联网搜索并给出回答，提炼出TXT、WORD 文档里的内容。LangChain。​ 这个库目前非常活跃，每天都在迭代，已经有 22k 的 star，更新速度飞快。LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。他主要拥有 2 个能力：可以将 LLM 模型与外部数据源进行连接允许与 LLM 模型进行交互LLM 模型：Large Language Model，大型语言模型。
ChatGLM-6B中英双语对话大模型Windows本地部署实战
L
10-19 756
ChatGLM是智谱清言大模型的开源版本，目前有ChartGLM、ChatGLM2、ChatGLM3和GLM-4版本。ChatGLM：GitHub - THUDM/ChatGLM-6B: ChatGLM-6B: An Open Bilingual Dialogue Language Model | 开源双语对话语言模型简介：中文领域效果最好的开源底座模型之一，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持。
5 -《本地部署开源大模型》在Ubuntu 22.04系统下ChatGLM3-6B高效微调实战
u010442263的博客
10-15 1938
在Ubuntu 22.04系统下ChatGLM3-6B高效微调实战
ChatGLM-6B模型训练自己的数据集
weixin_44354947的博客
05-29 7400
上期我主要分享了一下ChatGLM-6B官方模型的部署、官方数据集的微调、推理以及测试过程，这期我将主要分享一下使用ChatGLM-6B微调自己数据集的过程。
ChatGLM2-6B、ChatGLM-6B 模型训练自己数据集实战
chaishen10000的专栏
07-10 5574
ChatGLM-6B是开源的文本生成式对话模型,基于General Language Model(GLM)框架,具有62亿参数,结合模型蒸馏技术,实测在2080ti显卡训练中上(INT4)显存占用6G左右,
使用微信聊天记录训练AI（ChatGLM3-6B）
qq_42817985的博客
07-21 5518
本人0基础，计科专业，会点前后端，没做过任何机器学习内容。以下内容为一周的学习结果，肯定会有表达错误或不当的地方，欢迎批评指正。最终训练的结果测试后感觉与自己本人想象中的差距甚远，可能与训练集较少（用了两年的聊天记录）和训练参数调整不合理有关，先给大家泼一盆冷水。
ChatGLM2-6B、ChatGLM-6B 模型介绍及训练自己数据集实战
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dream_home8407的博客
04-12 5万+
ChatGLM2-6B 模型介绍及训练实战
【ChatGLM】使用ChatGLM-6B-INT4模型进行P-Tunning训练记录及参数讲解
浩瀚宇宙的一粒尘埃
06-09 8636
pre_seq_len的取值范围一般是1到512，它表示自然语言指令的长度，即输入序列中的前pre_seq_len个token，具体的值需要根据自然语言指令的长度和复杂度来确定。一种可能的方法是，根据不同的指令类型设置不同的pre_seq_len值，例如，对于简单的指令，如“生成一个笑话”，可以设置pre_seq_len为4；不完全是的，pre_seq_len和max_source_length的含义是不同的，但是它们之间有一定的关系。因此，需要根据具体的任务和数据集来调整这个参数，以达到最佳的效果。
chatglm——从部署到训练全流程&&你遇到的错误都在这里。
04-17 9618
chatglm成功部署在阿里云PAI平台
ChatBox本地部署大模型实现私有化AI应用
“ChatBox 本地部署大模型 私有化部署”这一主题涉及当前人工智能技术应用中极具前瞻性和实用性的领域，即如何将大型语言模型（LLM, Large Language Model）在企业或个人本地环境中进行私有化部署，并通过如 ChatBox...
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