前言本篇文章为学习笔记，流程参照Datawhale用免费GPU线上跑AI项目实践课程任务，个人写此文章为记录学习历程和补充概念，并希望为后续的学习者开辟道路，没有侵权的意思。如有错误也希望大佬们批评指正。模型介绍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GeneralLanguageModel(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

ChatGLM3-6B是ChatGLM3系列中的开源模型，在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。

CP04大语言模型ChatGLM3-6B特性代码解读（2）文章目录CP04大语言模型ChatGLM3-6B特性代码解读（2）构建对话demo_chat.py定义client对象与LLM进行对话构建工具调用

源码地址GitHub-THUDM/ChatGLM3:ChatGLM3series:OpenBilingualChatLLMs|开源双语对话语言模型创建环境condacreate-nchatglm36python=3.11.7修改源码中依赖，使得使用cuda，否则太慢了pip3installtorch==2.1.2torchvision==0.16.2torchaudio==2.1.2--index

以下代码成功运在CPU机器上：第一次运行会自动下载模型文件，需要比较长的时间。fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelfromtransformersimportAutoModelForSeq2SeqLMfromhuggingface_hub.hf_apiimportHfFolderHfFolder.save_token('hf_ZYmPKiltO

大模型##GpuMall智算云算力##租赁选择ChatGLM3-6B镜像创建实例提示训练ChatGLM3-6B模型，显卡显存建议选择等于大于16GB以上的显卡，因为ChatGLM3-6B模型载入后会占用大约

往期llm系列文章基于MacBookProM1芯片运行chatglm2-6b大模型如何在本地部署chatGLM3基于ChatGLM.cpp实现低成本对ChatGLM3-6B的量化加速文章目录1.参考2.

文章目录1.参考2.ChatGLM3介绍3.本地运行3.1硬件配置3.2下载ChatGLM3代码3.3量化模型3.4编译和运行3.4.1编译3.4.12运行4.python绑定4.1安装4.2使用预先转换的GGML模型总结前面两章分别有讲到基于MacBookProM1芯片运行chatglm2-6b大模型和如何在本地部署chatGLM3,但是如果你的Mac的配置比较低，也没有足够的内存，然后还想运行

要使用ChatGLM3-6B模型，你需要按照以下步骤操作：1.**环境安装**：首先，你需要下载ChatGLM3的代码库，并使用pip安装所需的依赖项。

文章目录写在前面1.环境配置2.下载ChatGLM3-6b模型3.实现pycharm运行web_demo写在前面仅作个人学习记录用。

ChatGLM3代码https://github.com/THUDM/ChatGLM32.下载ChatGLM3模型web端下载可以进入主页点击下载https://huggingface.co/THUDM/chatglm3

gitee.com/zhaodezan/chatchat2.不必要的步骤下载模型需要先安装GitLFS，然后运行$gitlfsinstall$gitclonehttps://huggingface.co/THUDM/chatglm3

文章目录ChatGLM3-6B的强大特性更强大的基础模型更完整的功能支持更全面的开源序列ChatGLM3-6B的部署basic版部署集成版部署ChatGLM3-6B-base微调ChatGLM3-6B-chat

为什么翻译这篇文章从清华智普开源的ChatGLM3-6B模型看到说苹果电脑本地（苹果芯片或者带了AMD独立显卡的）运行大模型有MPS在后面，不用关心显存，所以准备安装

往期已经进行过ChatGLM3的部署了，感兴趣的可以搜索往期的博客，我们今天主要使用github项目工程提供的demo进行玩耍，ok开始。环境配置1.github网址，进入网址出现下图，下载代码压缩包2.本地解码代码压缩包，并安装依赖环境pipinstall-rrequirements.txt3.下载模型文件，官方提供三种下载方式，下载巨慢、巨慢、巨慢（重要的事情说三遍）！使用Huggingfac

上回测试ChatGLM3-6B推理都消耗了8G，单卡全参数训练可能够呛了，研究一下多卡分布式的，后续做chatGLM的finetune。

如果你是NLP领域初学者，欢迎关注我的博客，我不仅会分享理论知识，更会通过实例和实用技巧帮助你迅速入门。我的目标是让每个初学者都能轻松理解复杂的NLP概念，并在实践中掌握这一领域的核心技能。通过我的博客，你将了解到：•NLP的基础概念，为你打下坚实的学科基础。•实际项目中的应用案例，让你更好地理解NLP技术在现实生活中的应用。•学习和成长的资源，助你在NLP领域迅速提升自己。不论你是刚刚踏入NLP

一般切分如果不借助任何包，很容易想到如下切分方案：text="我是一个名为ChatGLM3-6B的人工智能助手，是基于清华大学KEG实验室和智谱AI公司于2023年共同训练的语言模型开发的。

#大模型##GpuMall智算云##算力##租赁#1.选择ChatGLM3-6B镜像创建实例提示训练ChatGLM3-6B模型，显卡显存建议选择等于大于16GB以上的显卡，因为ChatGLM3-6B模型载入后会占用大约

LLMs之ChatGLM3：ChatGLM3/ChatGLM3-6B的简介—“对话格式”功能介绍(推理系统如何解析参数/采用Python代码形式/编写工具调用的代码/ManualMode)、推理演示(Chat

系列文章目录该系列文章用于介绍使用peft库来进行大模型的微调第一章使用PEFT对ChatGLM3-6B进行LORA微调文章目录系列文章目录前言一、准备工作1.环境准备2.大模型准备：3.数据准备二、数据集准备和训练

实测：输入内容：295个字，1.9秒开始出结果，这个速度接近T4。具体过程如下：1.准备环境gitclone--recursivehttps://github.com/li-plus/chatglm.cpp.git&&cdchatglm.cppgitsubmoduleupdate--init--recursivepython3-mpipinstall-Upippython3-mpipinstall

ChatGLM3-6B的本地api调用方式1.运行openai_api_demo路径下的openai_api.py启动后界面：注意：本地api调到的前提是——本地部署了ChatGLM3-6B,本地部署的教程可参考

国产大语言模型之光—Chatglm3-6BChat/Base保姆级本地部署以及工具调用文章目录国产大语言模型之光---Chatglm3-6BChat/Base保姆级本地部署以及工具调用开发背景硬件支持模型权重下载模型部署代码的准备依赖的安装模型的加载模型的推理单次对话模型调用命令行版模型多轮对话网页版模型多轮对话API本地模型的调用模型的工具调用使用情景tools_using_demo(不使用la

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：1.更强大的基础模型： ChatGLM3

gitclonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM32.模型下载https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/files

开源地址：GitHub-THUDM/ChatGLM3:ChatGLM3series:OpenBilingualChatLLMs|开源双语对话语言模型前言：ChatGLM2与ChatGLM3区别ChatGLM2与ChatGLM3模型架构是完全一致的，ChatGLM与后继者结构不同。可见ChatGLM3相对于ChatGLM2没有模型架构上的改进。相对于ChatGLM，ChatGLM2、ChatGLM3

【大模型】LLM显存占用对比：Qwen-7B-Chat，Qwen-14B-Chat-Int8，chatglm3-6b显存占用对比：总结参考显存占用对比：显卡：NVIDIAGeForceRTX4090系统环境

文章目录准备阶段避坑阶段添加代码结果展示准备阶段配套软件包Ascend-cann-toolkit和Ascend-cann-nnae适配昇腾的Pytorch适配昇腾的TorchvisionAdapter下载ChatGLM3代码下载chatglm3

目前只有ChatGLM3-6B模型支持工具调用，而ChatGLM3-6B-Base和ChatGLM3-6B-32K模型不支持。

ChatGLM3-6B开源了工具调用，好奇他是怎么实现的，所以写了这个文章记录。

一、所具备的python环境和软硬件条件1.python环境：直接安装Anaconda3-2022（1）百度网盘下载地址(下载文件中附了非常详细的安装教程)：https://pan.baidu.com/s/1KQNOlYU-GMKbkPGcip1Hzw?pwd=5678（2）直接网上百度下载和安装，非常多教程，这里直接略过2.软件：安装Pycharm2020.1x64软件（1）百度网盘下载地址(下

本文将介绍如何量化ChatGLM3-6B模型的GGML版本，并介绍如何在Colab的CPU服务器上部署量化后的模型，让大家在了解如何量化模型的同时也熟悉Colab的操作。

1.大语言模型初探ChatGLM3简介ChatGLM3-6B是一个基于Transformer的预训练语言模型，由清华大学KEG实验室和智谱AI公司于2023年共同训练发布。

目录背景准备工作工具添加LangChain已实现工具Calculator、WeatherTool配置自定义工具自定义kuakuawoAgent多工具使用参考背景LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它使应用程序能够:具有上下文意识：将语言模型与上下文源(提示指令，少量示例，基于其响应的内容等)联系起来。推理：依靠语言模型进行推理(关于如何根据提供的上下文进行回答，采取什么

上次我们介绍了ChatGLM3-6B的部署，虽然我们的大语言模型（LLM）部署起来了，新功能也试用了，但问题很多的小明就要问了，这其中的实现原理是什么呢？到底是怎么实现的呢？

最近智谱AI对底层大模型又进行了一次升级，ChatGLM3-6B正式发布，不仅在性能测试和各种测评的数据上有显著提升，还新增了一些新功能，包括工具调用、代码解释器等，最重要的一点是还是保持6B的这种低参数量

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（FunctionCall）、代码执行（CodeInterpreter）和Agent任务等复杂场景。

目录ChatGLM3-6B的函数调用模式示例本地启动ChatGLM3-6B工具模式如何在ChatGLM3-6B里新增一个自定义函数呢？

文章目录环境准备模型下载代码准备部署说明：本文转自国内开源组织datawhale的repo：self-llm环境准备在autodl平台中租一个3090等24G显存的显卡机器，如下图所示镜像选择PyTorch–>2.0.0–>3.8(ubuntu20.04)–>11.8接下来打开刚刚租用服务器的JupyterLab，并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行demo。pip换源和安装依赖包#升级

之前将ChatGLM6B模型下载到本地运行起来了：ChatGLM3-6B上手体验；如果想要用在项目中，那么可以使用API调用的方式进行操作，尤其当你的项目还是不同语言的异构的场景下，其他服务需要调用的时候就可以直接通过请求服务来获取了

ChatGLM3-6B是一个语言大模型，最近在评估这个模型，但发现它的文档有限，只能从demo代码中猜测调用的参数的含义，准确度是有限的；于是，通过查看源代码来研究，目前整理笔记如下：ChatGLM3-

所以对ChatGLM3-6B的使用做了深入了解，特别只有CPU没有GPU的本地运行，ChatGLM3-6B最好的选择之一。

在第二代ChatGLM的基础之上，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。

SFT训练模型的命令CUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonsrc/train_bash.py\--stagesft\--model_name_or_pathmodels/chatglm3

本文结论经过自行测试，仅供参考简介langchain使用的是faiss，bge-large-zh，基础模型为chatglm3-6b，测试数据接近60万。

1环境安装1.1mac安装conda.下载miniconda，并安装curl-Ohttps://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.shshMiniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh1.2创建虚拟环境并激活创建名为chatglm3的虚拟环境，python版本为3.10.2激活环境（后续要在这个