模板网站制作时间,智能运维管理系统平台,岳阳找工作网站,产品推广有哪些平台一、前言 刚开始接触AI时#xff0c;您可能会感到困惑#xff0c;因为面对众多开源模型的选择#xff0c;不知道应该选择哪个模型#xff0c;也不知道如何调用最基本的模型。但是不用担心#xff0c;我将陪伴您一起逐步入门#xff0c;解决这些问题。 在信息时代#xf… 一、前言 刚开始接触AI时您可能会感到困惑因为面对众多开源模型的选择不知道应该选择哪个模型也不知道如何调用最基本的模型。但是不用担心我将陪伴您一起逐步入门解决这些问题。 在信息时代我们可以轻松地通过互联网获取大量的理论知识和概念。然而仅仅掌握理论知识并不能真正帮助我们成长和进步。实践是将理论知识转化为实际技能和经验的关键。 我将引导您以最低的成本运行ChatGLM3-6b模型让您体验到它带来的美妙特性。 qwen模型教程入口
开源模型应用落地-qwen模型小试-入门篇一_qwen文本分类-CSDN博客 baichuan模型教程入口
开源模型应用落地-baichuan模型小试-入门篇一-CSDN博客 二、术语
2.1. 智谱AI 是由清华大学计算机系技术成果转化而来的公司致力于打造新一代认知智能通用模型。公司合作研发了双语千亿级超大规模预训练模型GLM-130B并构建了高精度通用知识图谱形成数据与知识双轮驱动的认知引擎基于此模型打造了ChatGLMchatglm.cn。此外智谱AI还推出了认知大模型平台Bigmodel.ai包括CodeGeeX和CogView等产品提供智能API服务链接物理世界的亿级用户、赋能元宇宙数字人、成为具身机器人的基座赋予机器像人一样“思考”的能力。 2.2. ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上ChatGLM3-6B 引入了如下特性
更强大的基础模型 ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示* ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的基础模型中最强的性能*。更完整的功能支持 ChatGLM3-6B 采用了全新设计的 Prompt 格式 除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用Function Call、代码执行Code Interpreter和 Agent 任务等复杂场景。更全面的开源序列 除了对话模型 ChatGLM3-6B 外还开源了基础模型 ChatGLM3-6B-Base 、长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K 和进一步强化了对于长文本理解能力的 ChatGLM3-6B-128K。以上所有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。 三、前置条件
3.1. windows操作系统
3.2. 下载chatglm3-6b模型
从huggingface下载https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b/tree/main 从魔搭下载魔搭社区汇聚各领域最先进的机器学习模型提供模型探索体验、推理、训练、部署和应用的一站式服务。https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/fileshttps://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/files
3.3. 创建虚拟环境安装依赖
conda create --name chatglm3 python3.10
conda activate chatglm3
pip install protobuf transformers4.30.2 cpm_kernels torch2.0 sentencepiece accelerate 四、技术实现
4.1. 本地推理
#Tokenizer加载
def loadTokenizer():tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(modelPath, use_fastFalse, trust_remote_codeTrue)return tokenizer
#Model加载
def loadModel():model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(modelPath, device_mapauto, trust_remote_codeTrue).eval()print(model)return model
#推理执行结果如下
def chat(model, tokenizer, message):try:for response in model.stream_chat(tokenizer, message):_answer,_history responseyield _answerexcept Exception:traceback.print_exc()
4.2. 完整代码
# -*- coding utf-8 -*-
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import time
import tracebackmodelPath E:\\model\\chatglm3-6bdef chat(model, tokenizer, message):try:for response in model.stream_chat(tokenizer, message):_answer,_history responseyield _answerexcept Exception:traceback.print_exc()def loadTokenizer():tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(modelPath, use_fastFalse, trust_remote_codeTrue)return tokenizerdef loadModel():model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(modelPath, device_mapauto, trust_remote_codeTrue).eval()#print(model)return modelif __name__ __main__:model loadModel()tokenizer loadTokenizer()message 你是谁response chat(model, tokenizer, message)for answer in response:print(answer)运行结果 五、附带说明
5.1.ChatGLM3-6B vs Qwen1.5-7B-Chat
1) 推理实现的代码差异
ChatGLM3 for response in model.stream_chat(tokenizer,message, history) ......
QWen1.5 generation_kwargs dict(inputsmodel_inputs.input_ids, streamerstreamer) thread Thread(targetmodel.generate, kwargsgeneration_kwargs) thread.start() for response in streamer: ...... 2) 对话格式差异
ChatGLM3
|system|
You are a helpful assistant.
|user|
我家在广州很好玩哦
|assistant|
广州是一个美丽的城市有很多有趣的地方可以去。
QWen1.5
|im_start|system
You are a helpful assistant.|im_end|
|im_start|user
我家在广州很好玩哦|im_end|
|im_start|assistant
广州是一个美丽的城市有很多有趣的地方可以去。|im_end| 3) 模型参数
ChatGLM3-6BQWen1.5-7B-Chatn_layers2832n_heads3232vocab size65,024151,851sequence length81928192
