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),?更長的序列長度:相比GLM-10B反饋強化學習等方式,使模型初具理解人類-模型本地部署:-模型微調:ChatGLM-6B本地推理部署代碼直接調用(正常訪問huggingface)代碼直接調用(正常訪問huggingface)W4/8A16量化方案,顯著節省顯存:硬件要求(最低)W4/8A16量化方案,顯著節省顯存:硬件要求(最低)ChatGLM-6B微調?模型微調:?Adapter:加入adapter層訓練,會引入額外推理開銷;?Prompt/Prefixtuning:效果更優,需要調參;?全量訓練,標注數據?Lora:依靠權重的低秩分解特點,沒有額外推理開銷;INT4的模型參數被凍結,一次訓練迭代會以1的批處理大.命令:bashds_train_inetune.sh微調ChatGLM-6B:推理I微調ChatGLM-6B:示例數據集刺繡,衣樣式是外套,衣款式是破洞。種隨意與個性。破洞的牛仔外套,展現出時尚更加凸顯文藝氣質。簡約而不會過于單調,搭配出街,穿著十分舒適。微調ChatGLM-6B:多輪對話數據集可以提供聊天歷史,然后在訓練命令中指定微調ChatGLM-6B:多輪對話數據集2.領域知識和數

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