ChatGLM2-6B入门学习资料汇总 - 开源双语对话模型
ChatGLM2-6B是由清华大学开源的中英双语对话模型,是ChatGLM-6B的第二代版本。本文整理了ChatGLM2-6B的相关学习资料,帮助读者快速了解和使用这一模型。
1. 项目概况
- GitHub仓库:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B
- Hugging Face模型仓库:https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b
- 模型大小:6B参数
- 支持语言:中文和英文
- 开源协议:对学术研究完全开放,商业使用需填写问卷
2. 模型特点
ChatGLM2-6B在初代模型的基础上,有以下改进:
- 性能更强:在多个benchmark上性能大幅提升
- 上下文更长:最大支持32K tokens
- 推理更高效:速度提升42%,显存占用更低
- 协议更开放:允许免费商业使用(需登记)
3. 快速使用
安装依赖:
pip install -r requirements.txt
加载模型:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).cuda()
进行对话:
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])\nprint(response)
4. 进阶使用
5. 相关资源
6. 社区生态
- Chuanhu Chat:支持ChatGLM2-6B的图形界面
- fastllm:全平台加速推理方案
- chatglm.cpp:类似llama.cpp的CPU推理
ChatGLM2-6B作为一个强大的开源对话模型,值得深入学习和使用。欢迎读者探索更多可能性,为推动大模型技术发展贡献力量。
