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chatglm3-6b的模型参数文件7/7
chatglm3-6b的模型参数文件7/7
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chatglm2-6b-int4量化参数文件
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所有的文件来源https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4这个地址，仅仅去掉了pytorch_model.bin这个最大的3.9G的文件，这个文件可以从清华大学源下载。 清华大学开源的大语言模型的int4量化参数文件，由于huggingface.co网站在国内无法访问，因此上传到CSDN供大家下载，源文件下载日期是2023年10月27日
ChatGLM3+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
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ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代...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。以上所有权重对学术研究完全开放
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详细调试内容见文件内ReadMe文档 1、Chat GLM2模型下载 ...7、ChatGLM2-6B-main加载微调后模型验证 注：环境自己搭建，我的用anadconda创建的，先搭pytorch的GPU版，再添加相关模块，本地部署教程多自行部署
Windows下cpu部署运行清华大学ChatGLM-6B语言模型（详解).docx
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ChatGLM-6B 清华大学实现的一个开源的、支持中英双语、支持图像理解的对话语言模型.本文档详细介绍了再Windows系统下如何使用现有的资源部署运行ChatGLM-6B模型。
基于ChatGLM-6B、ChatGLM2模型，进行下游具体任务微调，涉及Freeze、Lora、P-tuning、全参微调等
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基于ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B模型，进行下游具体任务微调，涉及Freeze、Lora、P-tuning、全参微调等.zip 本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目源码系统完整，...
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这个是除了7个大文件之外的所有小文件
本地部署ChatGLM2-6B，chatglm2-6b-int4
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ChatGLM2-6B安装使用教程
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2023年7月，智谱AI及清华KEG实验室决定，ChatGLM-6B和ChatGLM2-6B权重对学术研究完全开放，并且在完成企业登记获得授权后，允许免费商业使用。 在保留了初代模型ChatGLM-6B对话流畅、部署门槛较低等特性的基础之上...
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ChatGLM、ChatGLM6B多用户访问接口
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ChatGLM、ChatGLM6B多用户访问接口，支持http、websocket和前端页面多用户同时访问，ChatGLM模型部署详细介绍请参考博文“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/130412307”。ChatGLM6B默认的部署程序仅...
ChatGLM-6B的库
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基于CoT中文数据集（经过翻译的CoT数据集）微调ChatGLM-6b或ChatGLM2-6b（Python）
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chatglm2-6b的模型实现
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清华大学开源的大语言模型的实现，由于huggingface.co网站在...GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 上传的文件内容是通过执行以上命令下载的结果，下载日期是2023年10月17日
基于LoRA和 P-Tuning v2 的ChatGLM-6B高效参数微调python源码.zip
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ChatGLM-6B 是一个清华开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，...
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清华大模型Chatglm2-6B的微调方法和微调模型使用方式（非常仔细，值得借鉴）
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chatglm-6b项目
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内容概要:这是一个chatglm-6b项目源代码,可以轻松在自己电脑部署大模型。请输入问题后点击提交,可以看到想要的答案 技术方案：后端python、前端html、用nginx部署前端 适合人群:无任何基础的小白,具备一定编程基础,...
使用阿里云机器学习平台部署ChatGLM2-6B，所需要的配置文件信息
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YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer
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