ChatGLM实战：Langchain-ChatGLM中间件的深度学习

在之前对 ChatGLM 的搭建部署和测试使用过程中，我对 ChatGLM 和 Langchain 的能力有了初步了解。 Langchain官网没有关于ChatGLM的教程，那么就从百度或者Github找到相似示例，这里我们可以参考上次搭建的langchain-ChatGLM的源码去着手，分析是怎么加载自己的原型的。 一个包含分词器所需词汇文件的目录路径，例如使用 save_pretrained() 方法保存的目录，例如：/root/prj/ChatGLM-6B/THUDM/chatglm2-6b-32k。 后续将继续输出ChatGLM 开发学习相关的内容，请继续关注。 —扩 展 阅 读— WPS Office AI实战总结，智能化办公时代已来 ChatGLM实战：基于LangChain构建自己的私有知识库 ChatGLM-6B大模型微调实战总结 快速部署ChatGLM

使用ChatGLM记录

ChatGLM ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。 官方网站：https://chatglm.cn/ 项目地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 相关PPT：ChatGLM: 从千亿模型到ChatGPT 相关实践： -6b/ https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int8 https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4 这里以fp16 png 如果不一致的话，修改文件名为对应的chatglm-6b cli_demo.py image-20230615170922825.png 如果不一致的话，修改文件名为对应的chatglm-6b 我是人工智能助手 ChatGLM-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。", "history":[["你好","你好！我是人工智能助手 ChatGLM-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。"]]

ChatGLM模型微调

ChatGLM3: https://github.com/THUDM/ChatGLM3微调前建议将模型下载到本地。微调前还需要安装依赖。 conda create -n chatglm3 python=3.11 -ypip install astunparse对话模型微调我们使用 ToolAlpaca 数据集来进行微调。 "role": "assistant", "content": "<assistant response text>" } ] } // ...]（2）使用ChatGLM3 /composite_demoMODEL_PATH="THUDM/chatglm3-6b" PT_PATH="path to p-tuning checkpoint" streamlit run main.py （1）数据格式要求{"context": "hello", "target": "hi,I am ChatGLM3"}context是对话的上文，也就是模型的输入，target是对话的下文，也就是模型的输出

ChatGLM是什么？ChatGLM和ChatGPT有什么区别？

ChatGLM是什么？ChatGLM是清华技术成果转化的公司智谱AI研发的支持中英双语的对话机器人。 ChatGLM基于GLM130B千亿基础模型训练，它具备多领域知识、代码能力、常识推理及运用能力；支持与用户通过自然语言对话进行交互，处理多种自然语言任务。 图片ChatGLM数据如何在企业微信、飞书、钉钉中使用？ 现在ChatGLM已接入腾讯轻联，可以和企业微信、飞书、钉钉l连接，实现自动回复，提供工作效率。 图片ChatGLM其他自动化场景示例：我们可以通过腾讯轻联将ChatGLM与IM系统、财务系统、OA系统等多平台进行连接，实现以下场景的自动化：● AI运营小助手：每日帮助撰写活动文案、视频脚本、报告大纲等内容

ChatGLM实战：用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》

流程理解 通过阅读langchain-ChatGLM源码，知道了langchain实现本地知识库问答的大体框架，这里通过流程图进行解说： 从上面的流程图可以看出，本地知识库问答实现流程如下： 通过langchain 代码实现 根据上面的流程，我对langchain-ChatGLM做了极简化，也实现了本地知识库的问答，这里输入天龙八部小说。 -6B/THUDM/chatglm2-6b-32k" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True 总之，Langchain-ChatGLM为扩展GPT模型应用领域提供了一种有趣方式，使其能更好地处理不同领域和主题的问答需求。 ChatGLM实战：6B大模型微调实战总结 ChatGLM实战：快速部署ChatGLM-6B大模型实战总结

Mac 配置ChatGLM-6B环境

背景最近要做一些关于NLP相关的工作和比赛，因此要用到语义分析这类模型，ChatGPT虽然很强大，奈何不太适合在工作和国内的环境中使用，因此需要用到一些平替的模型，比如ChatGLM-6B。 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。 更大的基于 1300 亿参数 GLM-130B 的 ChatGLM 正在内测开发中。 我是人工智能助手 ChatGLM-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。 ，将以上代码中的 THUDM/chatglm-6b 替换为你本地的 chatglm-6b 文件夹的路径，即可从本地加载模型。

ChatGLM2-6B使用入门

ChatGLM2-6B模型的中文效果较好，相比ChatGLM-6B模型有了进一步的优化，可以本地部署尝试。 模型下载和调试 下载源代码 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B cd ChatGLM2-6B pip install -r requirements.txt 我是人工智能助手 ChatGLM2-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。 -6b 然后从这里手动下载模型参数文件，并将下载的文件替换到本地的 chatglm2-6b 目录下。 Github: https://github.com/li-plus/chatglm.cpp 支持流式返回内容。

ChatGLM2-6B入门

ChatGLM2-6B入门ChatGLM2-6B是一个基于生成语言模型的对话系统，它使用了GLM（Generative Language Model）框架，并基于2.6B参数的模型。 本文将介绍如何使用ChatGLM2-6B进行对话生成，并提供一些使用上的建议。安装ChatGLM2-6B首先，确保你已经安装了Python 3环境。 然后，使用以下命令来安装ChatGLM2-6B的Python包：plaintextCopy codepip install chatglm2-6b使用ChatGLM2-6B生成对话使用ChatGLM2- pythonCopy codefrom chatglm2_6b import ChatGLM2_6BGeneratorgenerator = ChatGLM2_6BGenerator()def generate_dialogue 我们还提供了一些使用上的建议，以帮助你更好地使用ChatGLM2-6B生成对话。希望本文对你理解和使用ChatGLM2-6B有所帮助！

ChatGLM2 源码解析：`GLMTransformer`

ChatGLM3 源码解析（三）

ChatGLM2 源码解析：`ChatGLMTokenizer`

ChatGLM3 源码分析（四）

ChatGLM2 源码解析：`ChatGLMModel`

本地部署ChatGLM-6B

今天在自己的 PC 上部署和体验了ChatGLM-6B的推理服务，简单记录一下流程。 ChatGLM-6B 简介 ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。 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。 硬件环境 我的 PC 使用的是 RTX 2060 Super 显卡，具有 8GB 显存，可以满足 ChatGLM-6B 的部署要求。 -6B 模型 直接通过 git clone 将 ChatGLM-6B 仓库克隆到本地。

chatGLM3-LoRA微调实战

注意：ChatGLM3-6B-Base 和 ChatGLM3-6B-32K 模型不支持微调。 啥是泛化能力？ 这是一种常见的深度学习策略，通常在预训练的大语言模型上使用 4张显卡平均分配，每张显卡占用 48346MiB 显存大约是195GB P-TuningV2 是ChatGLM模型专有的微调方式, 微调: Tsinghua Cloud 参考：https://github.com/THUDM/ChatGLM3/blob/main/finetune_demo/README.md 说明：dev.json用于验证数据集的文件 ╭───────────────────── Traceback (most recent call last) ──────────────────────╮ │ /data/llm/llama/ChatGLM3 参考文献： https://zhuanlan.zhihu.com/p/646791309 https://github.com/THUDM/ChatGLM3/blob/main/finetune_demo

使用SSE对接清华chatGLM模型

CompletionRequest.Role.USER).content(message).build())) .model(CompletionRequest.Model.CHATGLM_TURBO.getCode

ChatGLM2 源码解析：`MLP`

清华大学ChatGLM大模型

ChatGLM 大模型ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。 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。 欢迎通过 chatglm.cn 体验更大规模的 ChatGLM 模型。 ChatGLM-6B 权重对学术研究完全开放，在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。 我是人工智能助手 ChatGLM-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。

ChatGLM-6B 安装试用

地址： https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b git clone https:// github.com/THUDM/ChatGLM-6B conda create -n chatglm python=3.8 conda activate chatglm cd ChatGLM-6B/ ChatGLM-6B：可以用鸡肉代替猪肉做鱼香肉丝，鸡肉的口感和味道与猪肉相似，也比较容易制作出嫩滑的口感。 ChatGLM-6B：当然可以！ ChatGLM-6B：没有猪肉，可以用鸡肉代替。鸡肉是一种营养丰富、味道不错的食材，可以用来制作各种菜肴。以下是一些可以用鸡肉代替猪肉的做法： 1.

ChatGLM3 源码解析（二）