LLM大模型:快速部署ChatGLM-6B大模型实战总结,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!

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近期,IT界掀起了大模型的热潮,各种百模争霸的局面出现。我对新技术充满热情,积极体验各类 GPT AI 产品,包括领先的 GPT 龙头 ChatGPT,百度的文心一言和文心千帆、阿里的通义千问以及金山的 WPSAI 等。

作为这些产品的忠实测试者之一,我同时也尝试过这些产品的 API 接口,与微信对接,实现了微信聊天机器人。然而,当开源的大模型 ChatGLM 面世时,我却遇到了一些困扰,但幸运的是,腾讯云给了我一个难得的机会。

腾讯云最近推出一项限时特惠活动,仅需72元/15天就能获得计算型 GPU 云服务器,让我有机会亲自体验自建模型和微调训练的过程。我把这份自建模型的乐趣写成文字,分享给你。

服务器

凭手速迅速抢到了一台GPU云服务器,以下是配置信息:

配置环境

下载项目仓库

代码语言:javascript

root@VM-0-17-ubuntu:~# git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
root@VM-0-17-ubuntu:~# cd ChatGLM-6B/
构建conda环境

代码语言:javascript

root@VM-0-17-ubuntu:~# conda create --name chatglm python=3.8
root@VM-0-17-ubuntu:~# conda activate chatglm
下载依赖

在conda虚拟环境下,下载chatglm需要的依赖文件, 这里需要的时间比较长,需要耐心等待:

代码语言:javascript

root@VM-0-17-ubuntu:~# pip install -r requirements.txt

你以为就是上面简单的几句命令吗,中间安装的过程充满了各种异常、困难需要解决,这里不一一列出,如果你去真正做一次,就会深刻体会“知易行难”这句话。

数据模型

下载安装git-lfs

代码语言:javascript

root@VM-0-17-ubuntu:~# apt-get install git-lfs
root@VM-0-17-ubuntu:~# git lfs install
下载模型文件

https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 官方网站

从ChatGLM的官方库中下载,将模型文件我放到工程的 ChatGLM-6B/THUDM 目录下面。

代码语言:javascript

root@VM-0-17-ubuntu:~# cd ChatGLM-6B && mkdir THUDM
root@VM-0-17-ubuntu:THUDM# git lfs clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b

模型文件比较大(25G),这里下载需要的时间很长,请耐心等待,以下是目录下载后模型目录下的文件:

测试

终端运行 Demo

进入ChatGLM-6b工程的根目录。执行python cli_demo.py

终于看到了成果,虽然对于一些知识的回答不准确,但这只是数据问题,程序还是跑起来了。

Web端运行

进入 ChatGLM-6B 工程的根目录,执行如下命令:

代码语言:javascript

root@VM-0-17-ubuntu:ChatGLM-6B# python -m streamlit run web_demo2.py --server.port 27777 --server.address 0.0.0.0 

执行成功的效果如下:

打开浏览器可见到如下界面:

跟它对话一下,看看效果:

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2. 102 道 AI 大模型真题:直击大模型核心考点

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L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段:AI大模型RAG应用开发工程,主要学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

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L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计

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