chatglm

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] 我可以使用我自己的公网ip吗

在使用web_demo.py时我没找到成功修改/指定ip的方法在Anaconda中，运行了此项目 Environment - OS:win10 企业版 LTSC - Python: 3.10 - Transformers: 4.27.1 - PyTorch: 2.0.0 - CUDA Support (`python -c "import torch; print(torch.cuda.

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[THUDM/ChatGLM-6B]ptuning时报错： AttributeError: 'ChatGLMModel' object has no attribute 'prefix_encoder'

Traceback (most recent call last): File "/ChatGLM-6B/ptuning/main.py", line 392, in main() File ""/ChatGLM-6B/ptuning/main.py", line 120, in main model.transformer.prefix_encoder.float() File "/root/

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[THUDM/ChatGLM-6B]菜鸟选手请教：如何构建自己的数据集

真的要一条条数据手动生成吗QAQ？还是说有没有一个方法，根据已有的文本数据自动生成一些问答数据集。看官方的广告生成数据集，差不多1.5w条数据，要是自己手动弄，工作量也忒大了吧

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[THUDM/ChatGLM-6B]ptuning 的evaluate.sh执行失败

[WARNING|tokenization_auto.py:652] 2023-04-03 18:03:23,678 >> Explicitly passing a revision is encouraged when loading a model with custom code to ensure no malicious code has been contributed i

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] web_demo.py处理对话报错 RuntimeError: Tensors must have same number of dimensions: got 4 and 2

步骤使用该镜像启动容器调用镜像自带chatglm模型并联网下载tokenizer 启动web_demo.py后在对话框进行对话错误现象模型可以正常加载，但执行对话报错。主要错误 File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/transformers/generation/utils.py", line 733, i

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[THUDM/ChatGLM-6B][Help]请教有没有方法拓展Chat-GLM-6B在某个学科领域的知识储备？

想借助ChatGLM-6B进行专业领域文本的分析，希望ChatGLM-6B阅读一段专业领域文本后，回答提出的问题。例如实现这样的效果：我问：胃癌是不是恶性肿瘤？ ChatGLM答：是。这里面需要ChatGPT知晓胃癌是癌症这个知识，请问如何做能让ChatGLM扩充知识内容？感谢！ Environment - OS: not needed - Python: n

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] 布置到windows服务器上，没有报错，但AI也没有回复

我本地电脑上能正常运行cli_demo.py，但部署在腾讯GPU服务器上却有问题，我是通过远程桌面连接到服务器，然后打开VSCdoe跑cli_demo.py，提问之后AI没有回复消息，也没报错，字符串变量response没有任何内容（cli_demo.py第18~21行），我没改动过代码，都是本地测试过在上传到服务器的。试过换了windows server 2022系统，还是同样的问题。 ---

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] <使用evaluate.sh 评估模型效果时报错>

在adgen数据上进行微调之后想测试模型效果。尝试运行evaluate.sh时总会报这个错误，但是不知道怎么解决 Steps To Reproduce bash evaluate.sh Environment - OS: - Python: 3.7.5 - Transformers: 4.27.1 - PyTorch: 1.13.1 - CUDA Support (`python -c "

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[THUDM/ChatGLM-6B]如何在微调后应该对其进行下游任务的训练TRAIN this model on a down-stream[BUG/Help]

微调后加载模型和checkpoint 出现如下提示： Some weights of ChatGLMForConditionalGeneration were not initialized from the model checkpoint at D:\glm\chatglm_webui\chatglm-6b and are newly initialized: ['transformer.pr

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[THUDM/ChatGLM-6B]想保留原有的对话能力并增加现有的问题处理对话哪种更适合呢？lora还是ptuning？？？我还有个疑问，#413 说到ptuning微调之后就只支持当前任务了，这种同样是对话的任务微调之后之前的对话能力是否也会变差？如果想保留原有的对话能力并增加现有的问题处理对话是不是使用lora更适合？

想保留原有的对话能力并增加现有的问题处理对话哪种更适合呢？lora还是ptuning？？？我还有个疑问，https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/issues/413 说到ptuning微调之后就只支持当前任务了，这种同样是对话的任务微调之后之前的对话能力是否也会变差？如果想保留原有的对话能力并增加现有的问题处理对话是不是使用lora更适合？ Environment

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] M1上无法运行，报错“AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled”

本地下载完成模型，修改完代码，运行python cli_demo.py，报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled，似乎是cuda不支持arm架构，本地启了一个conda装了pytorch，但是不能装cuda 1、python cli_demo.py Environment - OS: mac 13.0 - Python: 3

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] <CPU无法使用int4模型>

使用CPU无法运行chatglm-6b-int4，但可以运行chatglm-6b，主要的运行错误如下 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Azure/.cache\huggingface\modules\transformers_modules\chatglm_6b_int_4\quantization.py", line 1

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[THUDM/ChatGLM-6B][Feature] 如何贡献GPTQ相关的代码以及模型

Hi，我目前已经用GPTQ对ChatGLM-6B做了8/4bit的量化，量化后的模型依旧能够流畅对话。想问一下如果如果贡献这部分内容的话，该怎么操作。我想了一些可能的形式哈：直接贡献GPTQ calibrated 的模型参数，并适配ChatGLM的推理流程。我对GPTQ做了一定的工具化，可以把这部分内容直接直接贡献到.quantize接口里来上面两种方法背后都还有一些待讨论的点，例如GP

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[THUDM/ChatGLM-6B]deepspeed inference 显存问题

deepspeed 执行chatglm推理会出现显存成倍的情况，具体如下： deepspeed --num_gpus 2 test.py 服务器环境中有2个gpu，执行推理的时候，会出现显存为2倍参数量。也就是可以理解为，并deepspeed加载后，并没有完成模型并行，2块gpu都加载了同样参数量，存在显存翻倍的情况。测试bloom模型并未出现这个情况，具体不知道是不是和模型底层有关，chat

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[THUDM/ChatGLM-6B][Feature] 训练1M数据需要多久

用官方推荐的方法ptuning, 在v100上提示需要快500小时才能搞完，是这样么，还是参数我搞错了

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] 在训练完成后测试没有返回结果

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel, AutoConfig import os import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b",cache_dir='/output/ChatGLM-6B/chatglm-6b', trust_remot

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] 微调后无法给出完整回答

按照微调示例中准备了数据集大约670份，每一份都是完整回答，但是微调后大概率无法产生完整对话，每次两三行就会在语义不完整的情况下结束回答，但是训练过程中的loss已经0.0014左右了。加大数据集可以改善问题吗？数据集目前summary的字数均在300以上，会有影响吗？还请教如何改善这个问题，增加字数输出，并输出完整语义。数据集示例如下： {"summary": "1月29日实施报告\n【实施人

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] linux系统，使用cpu，系统运行后卡住不回答是怎么回事儿？

linux操作系统，使用CPU布署，运行cli_demo出来提示后，卡住不回答是怎么回事儿？ linux系统； cpu布署 Environment - OS:centos - Python:3.10.9 - Transformers:默认 - PyTorch:1.13.1 - CUDA Support (`python -c "import torch; print(torch.cuda.i

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[THUDM/ChatGLM-6B]CUDA版本需求

请问这个项目的CUDA版本有要求吗，我用的11.3跑起来就报了这个错RuntimeError: CUDA Error: no kernel image is available for execution on the device，网上查了原因就说是CUDA版本不对，换了10.0跑起来的时候就说CUDA没法启动 bash train.sh Environment - OS: - Pytho

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] <p-tuning v2微调>

看代码似乎默认是不开启prefix_projection，我在我的数据集上微调发现不开启prefix_projection的情况损失一直震荡不收敛，开启prefix_projection能收敛，但训练参数量比例从0.5%升到14%。这种情况正常吗？见主要描述 Environment - OS: - Python: - Transformers: - PyTorch: - CUDA Supp