使用ollama运行glm4-9b
自 2023 年 3 月 14 日开源 ChatGLM-6B 以来,GLM 系列模型受到广泛关注和认可。特别是 ChatGLM3-6B开源以后,开引入了大语言模型进入数据筛选流程,...
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考虑到部分同学配置环境可能会遇到一些问题,我们在 AutoDL 平台准备了 GLM-4 的环境镜像,该镜像适用于本教程需要 GLM-4 的部署
在上述类定义中,我们分别重写了构造函数和 _call 函数: 对于构造函数,我们在对象实例化的一开始加载本地部署的 ChatGLM4 模型,从而避免每一次调用都需要重新加载模型带来
LoraConfig这个类中可以设置很多参数,但主要的参数没多少,简单讲一讲,感兴趣的同学可以直接看源码。task_type:模型类
考虑到部分同学配置环境可能会遇到一些问题,我们在 AutoDL 平台准备了 GLM-4 的环境镜像,该镜像适用于本教程需要 GLM-4 的部
原创 精选 1月前
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【代码】glm-4-9b-chat-1m模型结构解读。
原创 4月前
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考虑到部分同学配置环境可能会遇到一些问题,我们在 AutoDL 平台准备了 GLM-4 的环境镜像,该镜像适用于本教程需要 GLM-4 的部署环境。(vLLM 对 torch 版本要求较高,且越高的版本对模型的支持更全,效果更好,所以新建一个全新的镜像。在 /root/autodl-tmp 路径下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容,粘贴代码后记得保存文件,如下图所示。
原创 1月前
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昨日,智谱 AI 发布了基座大模型 GLM-4 的最新开源成果——GLM-4-9B,首次拥有了多模态能力。 官方给出的数据显示,对比训练量更多的 Llama-3-8B 模型,GLM-4-9B 在中文学科方面的提升高达 50%,在多模态方面可以比肩 GPT-4V。 在上下文长度上,GLM-4-9B 实现了从 128K 到 1M 的升级跨越,相当于能够一口气消化 125 篇论文!此外,其模型词表从 6
openvino优化模型后,使用Intel ARC a750 GPU本地运行glm-4-9b,运行效果
原创 精选 1月前
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前言在 2023 年 3 月发布开源对话模型 ChatGLM-6B 后,智谱 AI 迅速成为国内外开源大模型领域的重要力量。今年 6 月,智谱 AI 再次发力,开源了其第四代 GLM 系列模型 —— GLM-4-9B,并首次加入了多模态能力。该模型不仅在性能上超越了 Llama 3 8B,更在多模态能力方面展现出与 GPT-4V 相媲美的实力。Huggingface模型下载:://hug
原创 4月前
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用开源大模型食用指南 self-llm项目的 GLM-4-9B-Chat WebDemo 部署文档部署时遇到如下错误: ValueError: too many values to unpack (expected 2) Traceback: File "/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/streamlit/runtime/sc
原创 3月前
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GLM-4V-9B是智谱AI推出的最新一代预训练模型GLM-4系列中的开源多模态版本。。它不仅具备高分辨率(1120*1120)下的中英双语多轮对话能力,更在中英文综合能力、感知推理、文字识别、图表理解等多方面多模态评测中,展现出超越GPT-4-turbo-2024-04-09、Gemini 1.0 Pro、Qwen-VL-Max和Claude 3 Opus的卓越性能。在魔乐社区,你可以近距离感受这一技术革新。
Qwen1.5 是 Qwen2 的测试版,Qwen1.5 是基于 transformer 的 decoder-only 语言模型,已在大量数据上进行了预训练。与之前de。
最近利用空闲时间学习了一下大模型,下面就GLM-130B相关文章进行分享,一起学习进步。 <p><center><font color="#006600" size=4>论文信息</font><br /> </center></p> 1 GLM 论文题目: GLM: General Langu
原创 精选 2023-10-18 17:06:39
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在Kubernetes(K8S)领域,glm4 是一个非常常见的关键词,它在实际的开发工作中被广泛应用。现在让我们来详细探讨一下 glm4 是否开源的问题,并指导新手开发者如何实现。 ### glm4 开源流程 首先,让我们通过以下表格展示整个开源流程的步骤: | 步骤 | 操作 | |------|------| | 1. | 在浏览器中搜索 glm4 | | 2. | 找到 gl
原创 5月前
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【代码】Chat-GLM 详细部署(GPU显存>=12GB)
原创 2023-04-22 15:19:24
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公共资源速递 5 个数据集: LPW 行人检测数据集 NABirds 鸟类图像数据集 DeepFruit 水果图像分类数据集 Sogou news 搜狗新闻数据集 FGVC-Aircraft 飞机细粒度图像分类数据集 2 个模型: GLM-4-9B-Chat CogVLM2-Llama3-Chinese-Chat-19B 3 个教程: 别等了!速来体验 GL
【链接】 "我是链接,点我呀:)" 【题意】 【题解】 因为你的朋友的时间是固定的. 你完全可以开一个tag[50]的数组,如果tag[i]=1说明i时刻你的基友在线(扫描基友的时间就能 得到 然后你在判断有没有交集的时候,只要把你的时间扫描一遍,看看有没有tag==1的位置就好了 有的话就说明有机
转载 2018-10-04 11:21:00
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思路:水题..其实就是把输入的字符串倒着输出就行了,加个map判重就可以了#include <cstdio> #include <queue> #include <cstring> #include <iostream> #include <cstdlib> #include <algorithm> #include <
原创 2023-06-09 18:14:18
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