【ChatGLM-6b的微调与推理 - 优快云 App

最新推荐文章于 2025-12-08 15:12:07 发布
转载 最新推荐文章于 2025-12-08 15:12:07 发布 · 54 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://t.csdn.cn/vGLde
文章标签：

#python

本文介绍了ChatGLM-6b在优快云App上的微调过程与推理技术应用，探讨了如何优化大模型性能以适应特定场景。
部署运行你感兴趣的模型镜像

【ChatGLM-6b的微调与推理 - 优快云 App】http://t.csdn.cn/vGLde

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Llama Factory

Llama Factory

模型微调
LLama-Factory

LLaMA Factory 是一个简单易用且高效的大型语言模型（Large Language Model）训练与微调平台。通过 LLaMA Factory，可以在无需编写任何代码的前提下，在本地完成上百种预训练模型的微调

zero2100
关注
ChatGLM-6B LoRA微调实战（含完整代码）
L
10-24 614
本文将使用LoRA微调方法对ChatGLM-6B大模型进行微调。
ChatGLM-6B部署、实战与微调
m0_47867638的博客
06-29 1793
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，基于 General Language Model (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 ChatGLM 相同的技术，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，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。
【ChatGLM-6B】清华开源的消费级显卡大语言模型，本地部署与测试
进一寸有一寸的欢喜
04-10 4993
代码博客ChatGLM-6B，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）。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，62 亿参数的 ChatGLM-6B 虽然规模不及千亿模型，但大大降低了用户部署的门槛，并且已经能生成相当符合人类偏好的回答。
ChatGLM-6B LLM大模型使用；P-Tuning微调；prompt角色扮演history；web streamlit交互页面
weixin_42357472的博客
04-24 2189
大模型chatglm 安装使用
ChatGLM-6B
AI生成式技术曾小健
06-05 803
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于架构，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，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答，更多信息请参考我们的博客。
清华大模型Chatglm2-6B基于P-Tuning的微调方法和微调模型使用方式（非常仔细，值得借鉴且使用自己的数据集微调未发生灾难性遗忘，效果很好）
nfkjdx的博客
01-22 8732
chatglm2-6b的模型下载地址：这里面很多模型，选择自己需要的下载就可以了1 、安装所需要的库等环境，如下图所示的两个地方的依赖2 、下载官方所示的微调数据集（你也可以自己按照训练数据的输入格式，创建数据集）【json的数据集】3 、因为微调训练的文件为sh格式，因此需要Linux环境的操作命令。这里有两种方法解决在window环境下运行sh文件：方法一：安装git bash；方法二：将sh文件转化为bat文件格式，再运行训练。4 、对train . sh文件内的配置进行调整修改，再训练。
ChatGLM2-6B本地部署，人人都可以用上LLM大语言模型！
七加一i的博客
07-10 3411
GLM2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，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。
ChatGLM-6B中英双语对话大模型Windows本地部署实战
L
10-19 713
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。
ChatGLM3-6b-必知必会的大模型部署案例
2401_85343303的博客
05-31 1119
你想要应用大模型，不会部署大模型那怎么能行？想要应用大模型，但是又不知道该如何下手？很多做技术的朋友一直对大模型应用跃跃欲试，大家也不想单单期望聚焦在指令应用阶段，还是想深度应用，我建议你可以分阶段深入，毕竟学习得有个循序渐进，不能一蹴而就。本篇文章我将聚焦在模型部署应用，希望对你有帮助！！！本篇文章聚焦在我在本地Windows环境下部署ChatGLM3-6b-32k的实操过程，分享我这次的操作过程还有模型部署的经验，当然还有遇到的坑。我就直接把整个过程写清楚，同时把问题和怎么处理的也一并输出。
python&anconda系列（亲测有效）：ChatGLM：win11部署大模型实例并正常启动、ChatGLM2-6B 模型基于 P-Tuning v2 的微调
weixin_54626591的博客
12-27 2913
ChatGLM：win11部署大模型实例并正常启动、ChatGLM2-6B 模型基于 P-Tuning v2 的微调
Python 海象运算符
这是一个c++热爱者的博客哟
12-08 629
Python 3.8引入的海象运算符(:=)允许在表达式中进行变量赋值，能有效减少重复代码。它特别适用于循环条件、列表推导式等场景，如while (line := file.readline()):可简化文件读取操作。使用时需注意：必须加括号，避免在复杂表达式中过度使用以免降低可读性。虽然该特性能精简代码，但应遵循团队约定，在保持代码清晰的前提下合理使用。
零基础学JAVA--Day41(IO文件流+IO流原理+InputStream+OutputStream)
Dxxyyyy的博客
12-05 1033
文件在程序中是以流的形式来操作的流：数据在数据源（文件）和程序（内存）之间经历的路径输入流：数据从数据源（文件）到程序（内存）的路径输出流：数据从程序（内存）到数据源（文件）的路径。
第30篇：逆袭量化路：用 bot_start 和 bot_loop_start 玩转 Freqtrade 策略
qq_36936892的博客
12-06 301
Freqtrade策略开发中，bot_start()和bot_loop_start()是两个关键生命周期函数。bot_start()在机器人启动时仅调用一次，适合初始化数据、加载资源等操作；bot_loop_start()在每个交易循环开始时触发，可用于状态刷新、动态参数调整等周期性任务。开发者应注意前者只需快速执行，后者需保持轻量以避免阻塞。合理使用这两个函数能增强策略灵活性，支持复杂交易逻辑实现。掌握这两个回调函数是提升Freqtrade策略开发效率的重要环节。
人工智能的基石之三：硬件
最简单的方法，解决最实际的问题。
12-05 729
高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。
OpenCV-python小玩意17 YOLO目标检测之环境安装
懒人的技术笔记
12-06 458
文章的编写在2025年11月份，发布就到了12月份。接下来会完成目标识别模型的训练，用其导出onnx格式进行推理。对了，还有pycharm上的虚拟环境问题，总是选不到conda中的yolov8环境，导致包没有。
Cisco 200-901 DEVASC 認證考試
最新发布
2503_94018152的博客
12-08 851
Cisco 200-901 DEVASC考试是Cisco DevNet Associate认证的核心科目，聚焦网络自动化、API开发及Cisco平台集成。考试涵盖软件开发、API应用、网络基础等6大领域，费用300美元，时长120分钟。该认证适合希望掌握网络自动化技能的IT人员，需具备Python基础，但无需实体设备。作为DevNet认证体系的入门级考试，200-901为工程师开启通往高级自动化认证的大门，符合当前IT行业向自动化转型的趋势。
【农作物谷物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
子午的博客
12-05 868
农作物谷物识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对11种常见的谷物图片数据集（‘大米’, ‘小米’, ‘燕麦’, ‘玉米渣’, ‘红豆’, ‘绿豆’, ‘花生仁’, ‘荞麦’, ‘黄豆’, ‘黑米’, ‘黑豆’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义。
aiaiaiaiaiaiaiaiaiaiaiaiai
qing_fengcss的博客
12-06 571
为了在原有SpringBoot版本的基础上，添加AI的功能，无法使用SpringAI同类产品--火山引擎。
SGLang调优：从原理到实践（Ubuntu 22.04 + CUDA 12.6）
本人任职于安超云技术架构部，拥有十余年云计算与AI经验。专注AI基础设施、分布式集群、高可用架构、虚拟化、存储、网络及数据库等领域。博客内容以学习笔记为主，力求准确，但个人能力所限，难免疏误。非常欢迎交流指正，期待与您共同探讨技术
12-08 1037
先通过KV量化/分页降低显存占用→再通过TensorRT/FP8提升计算效率→最后通过动态批处理/并行策略提升GPU利用率。基于Ubuntu 22.04 + CUDA 12.6，优先启用int8KV量化、TensorRT加速、动态批处理，可在不损失显著精度的前提下，将中小模型吞吐提升23倍，大模型吞吐提升1.52倍。
chatglm-6b微调
01-18
### 对 ChatGLM-6B` 进行微调的操作者来说，具体实现方法依赖于所选的技术路径。一种常见的做法是在特定的任务上应用 P-Tuning v2 技术来调整模型参数。 #### 修改训练脚本中的模型路径 当准备从本地加载模型而非...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值