【大模型】更强的 ChatGLM3-6B 来了,开源可商用
【大模型】更强的 ChatGLM3-6B 来了,开源可商用
- 简介
- ChatGLM3-6B
- 环境配置
- 环境搭建
- 安装依赖
- 代码及模型权重拉取
- 拉取 ChatGLM3-6B
- 拉取 ChatGLM3-6B 模型权重及代码
- 终端测试
- 网页测试
- 安装 gradio
- 加载模型并启动服务
- 参考
简介
ChatGLM3-6B
ChatGLM3-6B 是 ChatGLM 系列最新一代的开源模型,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 以下的预训练模型中最强的性能。
- 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 ChatGLM-6B-Base、长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K。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。
环境配置
环境搭建
具体搭建过程参考:
【AI实战】最强开源 6B 中文大语言模型ChatGLM3-6B,从零开始搭建
- ChatGLM2-6B 搭建
安装依赖
pip install protobuf transformers==4.30.2 cpm_kernels torch>=2.0 gradio mdtex2html sentencepiece accelerate
代码及模型权重拉取
拉取 ChatGLM3-6B
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3-6B
github网站偶尔会抽风,需要耐心等待,如果失败了,再重新拉取
拉取 ChatGLM3-6B 模型权重及代码
cd ChatGLM3-6B
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b
由于权重文件特别大,如果失败了,执行 rm -rfi ChatGLM3-6B,再重新拉取。
查看文件列表:
ls -l ChatGLM3-6B
输出:
.gitattributes 1.52 kB
MODEL_LICENSE 4.13 kB
README.md 9.04 kB
config.json 1.25 kB
configuration_chatglm.py 2.31 kB
modeling_chatglm.py 51.5 kB
pytorch_model-00001-of-00007.bin 1.83 GB
pytorch_model-00002-of-00007.bin 1.97 GB
pytorch_model-00003-of-00007.bin 1.93 GB
pytorch_model-00004-of-00007.bin 1.82 GB
pytorch_model-00005-of-00007.bin 1.97 GB
pytorch_model-00006-of-00007.bin 1.93 GB
pytorch_model-00007-of-00007.bin 1.05 GB
pytorch_model.bin.index.json 20.4 kB
quantization.py 14.7 kB
tokenization_chatglm.py 10.1 kB
tokenizer.model 1.02 MB
tokenizer_config.json
终端测试
进入python环境:
python3
输入代码:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./ChatGLM3-6B", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("./ChatGLM3-6B", trust_remote_code=True).half().cuda()
model = model.eval()
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
print(response)
response, history = model.chat(tokenizer, "晚上睡不着应该怎么办", history=history)
print(response)
输出:
晚上睡不着可能会让你感到焦虑或不舒服,但以下是一些可以帮助你入睡的方法:1. 制定规律的睡眠时间表:保持规律的睡眠时间表可以帮助你建立健康的睡眠习惯,使你更容易入睡。尽量在每天的相同时间上床,并在同一时间起床。
2. 创造一个舒适的睡眠环境:确保睡眠环境舒适,安静,黑暗且温度适宜。可以使用舒适的床上用品,并保持房间通风。
3. 放松身心:在睡前做些放松的活动,例如泡个热水澡,听些轻柔的音乐,阅读一些有趣的书籍等,有助于缓解紧张和焦虑,使你更容易入睡。
4. 避免饮用含有咖啡因的饮料:咖啡因是一种刺激性物质,会影响你的睡眠质量。尽量避免在睡前饮用含有咖啡因的饮料,例如咖啡,茶和可乐。
5. 避免在床上做与睡眠无关的事情:在床上做些与睡眠无关的事情,例如看电影,玩游戏或工作等,可能会干扰你的睡眠。
6. 尝试呼吸技巧:深呼吸是一种放松技巧,可以帮助你缓解紧张和焦虑,使你更容易入睡。试着慢慢吸气,保持几秒钟,然后缓慢呼气。如果这些方法无法帮助你入睡,你可以考虑咨询医生或睡眠专家,寻求进一步的建议。
网页测试
使用 gradio 搭建页面
安装 gradio
pip install gradio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
加载模型并启动服务
修改模型路径;
vi web_demo.py
到6,7行:
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/ChatGLM3-6B", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/ChatGLM3-6B", trust_remote_code=True).cuda()
修改为:
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./ChatGLM3-6B", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("./ChatGLM3-6B", trust_remote_code=True).cuda()
开启服务:
python web_demo.py
测试地址:
http://10.192.x.x:7860/
参考
- https://github.com/THUDM/ChatGLM3-6B
- https://huggingface.co/THUDM/ChatGLM2-6B
- https://huggingface.co/THUDM/ChatGLM3-6B
- https://github.com/THUDM/GLM
相关文章:

【大模型】更强的 ChatGLM3-6B 来了,开源可商用
【大模型】更强的 ChatGLM3-6B 来了,开源可商用 简介ChatGLM3-6B 环境配置环境搭建安装依赖 代码及模型权重拉取拉取 ChatGLM3-6B拉取 ChatGLM3-6B 模型权重及代码 终端测试网页测试安装 gradio加载模型并启动服务 参考 简介 ChatGLM3-6B ChatGLM3-6B 是 ChatGLM …...

Maxscript到Python转换工具教程
Maxscript到Python转换器教程 Maxscript到Python转换器采用MAXScript程序,将其解析为语法树,然后从语法树中生成等效的Python代码。通过提供python的自动翻译,帮助python程序员理解maxscript示例。 【项目状况】 将正确解析最正确的maxcript…...
Spark_日期参数解析参数-spark.sql.legacy.timeParserPolicy
在Apache Spark中,spark.sql.legacy.timeParserPolicy是一个配置选项,它控制着时间和日期解析策略。此选项主要影响如何解析日期和时间字符串。 在Spark 3.0之前的版本中,日期和时间解析使用java.text.SimpleDateFormat,它在解析…...

C语言之结构体
一.前言引入. 我们知道在C语言中有内置类型,如:整型,浮点型等。但是只有这些内置类 型还是不够的,假设我想描述学⽣,描述⼀本书,这时单⼀的内置类型是不⾏的。描述⼀个学⽣需要名字、年龄、学号、⾝⾼、体…...

【蓝桥杯软件赛 零基础备赛20周】第5周——高精度大数运算与队列
文章目录 1. 数组的应用–高精度大数运算1.1 Java和Python计算大数1.2 C/C高精度计算大数1.2.1 高精度加法1.2.2 高精度减法 2. 队列2.1 手写队列2.1.1 C/C手写队列2.1.2 Java手写队列2.1.3 Python手写队列 2.2 C STL队列queue2.3 Java队列Queue2.4 Python队列Queue和deque2.5 …...

C#:程序发布的大小控制
.net不讨喜有个大原因就是.net平台本身太大了,不同版本没有兼容性,程序依赖哪个版本用户就要安装哪个版本,除非你恰好用的是操作系统默认安装的版本——问题是不同版本操作系统默认安装的不一样。 所以打包程序就很头疼,不打包平台…...
Python中的split()、rsplit()、splitlines()的区别
split、rsplit、splitlines的区别 1、split()2、rsplit()3、splitlines() Python提供了三种字符串分割的方法:split()、rsplit()和splitlines();本文主要通过案例介绍这三种字符串分割函数的区别 1、split() split()主要用于从左向右匹配分割符进行分割…...
上位机开发框架:QT与winform/wpf对比
QT QT 是一个跨平台的 C 应用程序框架,它提供了丰富的 UI 组件和功能强大的网络通信、数据库操作等模块。QT 的优势在于其良好的跨平台性能,可以方便地部署在 Windows、Linux、macOS 等不同操作系统上。此外,QT 还具有强大的 UI 设计能力&am…...

Halcon tiff 点云读取以及平面矫正
一、读取tiff 图 dev_close_window () dev_open_window (0, 0, 512, 512, black, WindowHandle)xResolution:0.0025 yResolution:0.0025 zResolution:0.001 read_image (IntputImage, C:/Users/alber/Desktop/2023-08-15_16-38-24-982_/Sta5_002.tif) zoom_image_factor (Intpu…...

详解Spring中基于注解的Aop编程以及Spring对于JDK和CGLIB代理方式的切换
😉😉 学习交流群: ✅✅1:这是孙哥suns给大家的福利! ✨✨2:我们免费分享Netty、Dubbo、k8s、Mybatis、Spring...应用和源码级别的视频资料 🥭🥭3:QQ群:583783…...

百度/抖音/小红书/微信搜索品牌形象优化怎么做?
搜索口碑是网络营销不可或缺的一部分,企业如何做好品牌搜索口碑优化呢?小马识途营销顾问建议从以下几方面入手。 1. 通过关键字优化提高自身知名度 通过对竞争对手和目标客户的关键字进行分析,企业可以确定哪些关键字可以提高自身品牌知名度。…...

爬虫学习(三)用beautiful 解析html
安装库 import requests from bs4 import BeautifulSoup headers {"User-Agent" : "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36 Edg/119.0.0.0"} for start_num in range(0,250…...

OSG编程指南<十四>:OSG纹理渲染之普通纹理、多重纹理、Mipmap多级渐远纹理及TextureRectangle矩阵纹理
1、纹理映射介绍 物体的外观不仅包括形状,不同物体表面有着不同的颜色和图案。一个简单而有效地实现这种特性的方法就是使用纹理映射。在三维图形中,纹理映射(Texture Mapping)的方法运用广泛,使用该技术可以大大提高物…...

Langchain-Chatchat的安装过程
参考:LLMs之RAG:LangChain-Chatchat(一款中文友好的全流程本地知识库问答应用)的简介(支持 FastChat 接入的ChatGLM-2/LLaMA-2等多款主流LLMs多款embe_一个处女座的程序猿的博客-CSDN博客 1、安装过程中出现了 GPU驱动版本 是11.8 而 python -c "…...
Windows系列:Windows Server 2012 R2 安装VMware Tools的正确姿势(实现物理机和虚拟机文件互传)
Windows Server 2012 R2 安装VMware Tools的正确姿势(实现物理机和虚拟机文件互传) 安装环境安装步骤一. 安装补丁下面进入教程首先打开虚拟机,点击"虚拟机"选项中的"安装VMware Tools"点击确定如果出现下图中的问题,说明虚拟机中缺少更新程序,我们需…...

最长连续递增序列
最长连续递增序列 描述 : 给定一个未经排序的整数数组,找到最长且 连续递增的子序列,并返回该序列的长度。 连续递增的子序列 可以由两个下标 l 和 r(l < r)确定,如果对于每个 l < i < r,都有 …...

FreeRTOS入门--任务
目录 一、什么是任务 二、创建任务---xTaskCreate函数 三、任务的删除 四、任务优先级 1.阻塞状态(Blocked) 2.暂停状态(Suspended) 3.就绪状态(Ready) 五、Delay 六、调度算法 一、什么是任务 在FreeRTOS中,任务就是一个函数,原型如下ÿ…...

4个解决特定的任务的Pandas高效代码
在本文中,我将分享4个在一行代码中完成的Pandas操作。这些操作可以有效地解决特定的任务,并以一种好的方式给出结果。 从列表中创建字典 我有一份商品清单,我想看看它们的分布情况。更具体地说:希望得到唯一值以及它们在列表中出…...
【已解决】AttributeError: module ‘gradio‘ has no attribute ‘Image‘
问题描述 AttributeError: module gradio has no attribute Image 不知道作者用的是哪个gradio版本,最新的版本报错AttributeError: module gradio has no attribute outputs , 换一个老一点的版本会报错AttributeError: module gradio has no attribute…...
高级软件工程15本书籍
如果您想学习软件工程技能并提高您的专业知识,那么这里是您的最佳选择。我们有一本很棒的书,可以极大地增强您在软件工程方面的知识。 1)干净的代码 Robert C. Martin 写了一本名为“干净代码:敏捷软件工艺手册”的书。在本书中&…...
[2025CVPR]DeepVideo-R1:基于难度感知回归GRPO的视频强化微调框架详解
突破视频大语言模型推理瓶颈,在多个视频基准上实现SOTA性能 一、核心问题与创新亮点 1.1 GRPO在视频任务中的两大挑战 安全措施依赖问题 GRPO使用min和clip函数限制策略更新幅度,导致: 梯度抑制:当新旧策略差异过大时梯度消失收敛困难:策略无法充分优化# 传统GRPO的梯…...
【根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。】2022-5-15
缘由根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。日期类型结构体如下: struct data{ int year; int month; int day;};-编程语言-CSDN问答 struct mdata{ int year; int month; int day; }mdata; int 天数(int year, int month) {switch (month){case 1: case 3:…...

调用支付宝接口响应40004 SYSTEM_ERROR问题排查
在对接支付宝API的时候,遇到了一些问题,记录一下排查过程。 Body:{"datadigital_fincloud_generalsaas_face_certify_initialize_response":{"msg":"Business Failed","code":"40004","sub_msg…...

《Qt C++ 与 OpenCV:解锁视频播放程序设计的奥秘》
引言:探索视频播放程序设计之旅 在当今数字化时代,多媒体应用已渗透到我们生活的方方面面,从日常的视频娱乐到专业的视频监控、视频会议系统,视频播放程序作为多媒体应用的核心组成部分,扮演着至关重要的角色。无论是在个人电脑、移动设备还是智能电视等平台上,用户都期望…...
三维GIS开发cesium智慧地铁教程(5)Cesium相机控制
一、环境搭建 <script src"../cesium1.99/Build/Cesium/Cesium.js"></script> <link rel"stylesheet" href"../cesium1.99/Build/Cesium/Widgets/widgets.css"> 关键配置点: 路径验证:确保相对路径.…...
在四层代理中还原真实客户端ngx_stream_realip_module
一、模块原理与价值 PROXY Protocol 回溯 第三方负载均衡(如 HAProxy、AWS NLB、阿里 SLB)发起上游连接时,将真实客户端 IP/Port 写入 PROXY Protocol v1/v2 头。Stream 层接收到头部后,ngx_stream_realip_module 从中提取原始信息…...

多模态大语言模型arxiv论文略读(108)
CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文标题:CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文作者:Sayna Ebrahimi, Sercan O. Arik, Tejas Nama, Tomas Pfister ➡️ 研究机构: Google Cloud AI Re…...
蓝桥杯 冶炼金属
原题目链接 🔧 冶炼金属转换率推测题解 📜 原题描述 小蓝有一个神奇的炉子用于将普通金属 O O O 冶炼成为一种特殊金属 X X X。这个炉子有一个属性叫转换率 V V V,是一个正整数,表示每 V V V 个普通金属 O O O 可以冶炼出 …...

HDFS分布式存储 zookeeper
hadoop介绍 狭义上hadoop是指apache的一款开源软件 用java语言实现开源框架,允许使用简单的变成模型跨计算机对大型集群进行分布式处理(1.海量的数据存储 2.海量数据的计算)Hadoop核心组件 hdfs(分布式文件存储系统)&a…...

如何更改默认 Crontab 编辑器 ?
在 Linux 领域中,crontab 是您可能经常遇到的一个术语。这个实用程序在类 unix 操作系统上可用,用于调度在预定义时间和间隔自动执行的任务。这对管理员和高级用户非常有益,允许他们自动执行各种系统任务。 编辑 Crontab 文件通常使用文本编…...