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[babysor/MockingBird]使用中文readme中的第三个模型，同样的input音频文件和文字内容，得到的结果音频有杂音且每次效果不同

使用中文readme中的第三个模型，同样的input音频文件和文字内容，得到的结果音频有电流音且每次效果不同。这是哪里的设置会影响到结果生成吗？求告知！输入输出音频.zip

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错误: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\MockingBird-0.0.1\synthesizer_train.py", line 37, in train(**vars(args)) File "C:\Users\Administrator\Desktop\MockingBird-0

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[babysor/MockingBird]怎么用GPU训练呢？@zhuzaileiting 你这是用cpu训练的，GPU速度大概在1.3-2 steps/s

@zhuzaileiting 你这是用cpu训练的，GPU速度大概在1.3-2 steps/s Originally posted by @miven in https://github.com/babysor/MockingBird/issues/20#issuecomment-903427845

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[babysor/MockingBird]每次跑训练时候会报Could not load symbol cublasGetSmCountTarget from cublas64_11.dll. Error code 127

每次跑训练时候会报Could not load symbol cublasGetSmCountTarget from cublas64_11.dll. Error code 127 但是还是可以继续跑，有大佬知道这个错有什么影响吗？

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[babysor/MockingBird]预处理数据只能检测到少数几条，不完全

我大约做了校对了百来条，但是只会被检测到5条，整体重命名后被检测出的还是那固定5条

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[babysor/MockingBird]无论是否自己训练，都有电流和沙沙声，自己训练更严重

无论是否自己训练，都有电流和沙沙声，自己训练更严重求救，求群交流！

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[babysor/MockingBird]如何解决colab炼丹每次都要上传数据集预处理数据集还爆磁盘的蛋疼问题

许多同鞋因为家里设备不佳训练模型效果不好，不得不去世界最大乞丐炼丹聚集地colab上训练。但是对于无法扩容google drive和升级colab的同鞋来说，上传数据集真的如同地狱一般，网速又慢空间又不够，而且每次重置都要上传，预处理令人头疼。我耗时9天终于解决了这个问题，现在给各位同学分享我的解决方案。首先要去kaggle这个网站上面注册一个账号，然后获取token 我已经把预处理了的数据集(

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[THUDM/ChatGLM-6B]关于chatGLM-6B的embedding API接口

请问可以提供将问题或者描述转换成embedding向量的API吗？通过这个repo提供的chatGLM-6B embedding api可以获取 1、问题或者描述对应的向量 2、向量之间可以提供相似度的计算公式和结果并进行返回

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] GTX3060 Laptop运行int4-qe量化模型爆显存

使用cli_demo.py尝试第一次对话时出现爆显存，具体如下： Traceback (most recent call last): File "C:\gits\ChatGLM-6B\cli_demo.py", line 44, in <module> main() File "C:\gits\ChatGLM-6B\cli_demo.py", line 34, in

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] 显存爆满后无法释放

输入文本过长导致报错，提示显存不足，清空history并torch.cuda.empty_cache()后显存仍被占用，此时再输入新的问题依然可能出现报错显存不足。 del并重新加载model后显存仍然显示被占用，但输入同样的问题可以正常使用，请问除了重新加载model外还有其他办法吗？ torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tri

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[THUDM/ChatGLM-6B][Help] 是否支持多进程部署

api.py 文件提供了使用uvicorn 结合 FastAPI 进行部署的例子 uvicorn 服务器启动时，workers 数量设置为1，这是否是由于在多进程模式下，无法加载模型才这样设置的呢？使用python web框架部署时，是否支持多进程部署方式呢？ Environment - OS: - Python: - Transformers: - PyTorch: - CUDA S

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[THUDM/ChatGLM-6B][Feature] 请问如何基于特定文本对其中的内容进行解答？

例如，我有一个博物馆的展品资料，我需要用这个资料作为模型的上下文环境，能够根据资料对用户的提问进行回答。使得用户提问关于展品的问题，模型能够给出正确的解答。

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[THUDM/ChatGLM-6B]如何使用amd显卡运行此模型

如何使用amd显卡运行此模型 Environment - OS:CentOS 7.9 - Python:3.7 - Transformers:4.26.1 - PyTorch: - CUDA Support (`python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"`) :

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[THUDM/ChatGLM-6B][Help] windows gpu 环境 chatglm-6b-int4-qe 报错：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'int4WeightExtractionHalf'

windows gpu=6G显存环境，CPU启动可以正常使用。换成cuda启动web_demo，提问时报错。加载模型配置： model = AutoModel.from_pretrained("model", trust_remote_code=True).half().cuda() 错误信息： Traceback (most recent call last): File "C:\Pytho

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[THUDM/ChatGLM-6B][Help] ptuning中的数据集如何使用？

如果想要训练自己的数据，无监督，非问答的。这个数据集应该如何改造？比如一篇文章，怎么填充成这种格式 Environment - OS: - Python: - Transformers: - PyTorch: - CUDA Support (`python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"`) :

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] ptuning之后如何使用新的模型

按照ptuning/README.md完成了ptuning的训练和推理，目前看generated_predictions.txt的结果均达到预期，请问如何使用checkpoint中训练后的模型？调用了半天都是各种报错，求大佬指条明路。能够正常调用微调后的模型进行chat 修改了web_demo.py中的路径及模型，但无法正常使用。 Environment OS: Ubuntu 20.04 P

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[THUDM/ChatGLM-6B][Feature] 微调数据集怎样设计才能支持长文本分段输出

用 ptuning 做微调，希望输出长文本，并且输出的长文本能在多轮对话中依据上下文分段输出。譬如这样的 prompt 训练样本： { "q" : "怎样做一个煎蛋，请分段输出每一个步骤", "a"：“做煎蛋一共有三步。\n1. 开火，锅内加油至6成温度. \n2. 鸡蛋放入锅里，小火慢煎并翻面. \n3.起锅放入盘中，加少量生抽 ” } 微调后，希望得到下面的效果：问: 怎样做一个煎蛋，请分

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[THUDM/ChatGLM-6B]关于p_tuning效果的疑问

请问为什么选择p_tuning而不是lora或者prefix_tuning，这三者孰优孰劣？然后就是，我使用glm6b原版模型，对广告生成数据集做了测试，发现效果本来就非常好，是不是原版模型已经加了这个数据集？导致微调看不出效果？下面图片是我用原版glm6b做的测试：

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[THUDM/ChatGLM-6B][Help] 如何支持多显卡

公司内部使用，装了2卡，发现默认配置只有1卡在跑，请问如何使用才可以使用多卡 Environment OS: Ubuntu 20.04 Python: 3.8 Transformers: 4.26.1 PyTorch: 1.12 CUDA Support: True

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[microsoft/playwright][功能] html-reporter 中的“接受新快照”按钮

大家好。最近，我们在项目中引入了使用 Playwright 的屏幕截图测试。这些测试效果很好 - 每次发布时它们都会发现 UI 错误。我们开始增加它们的数量，但很快就遇到了问题。我们的工作流程如下：我们在 Playwright 配置中创建了一个单独的项目 - 纯粹的 UI 测试，与功能测试分开运行。运行后 - 我们在标准 Playwright html-reporter 中查看结果。总的来说，它