chatglm 130b

ChatGLM-130B是一个双语（英文和中文）的基于GLM的双向稠密模型。它采用通用语言模型（GLM）算法，具有双向注意力和自回归空白填充目标的优势。该模型的参数规模为1300亿，训练语料约为4000亿个文本标记。在语义理解和文本生成任务上，ChatGLM-130B表现出强大的性能。[2]为了加速GLM-130B的推理过程，研究人员还在C中使用FasterTransformer实现了GLM-130B。与BLOOM-176B在Huggingface中的PyTorch实现相比，GLM-130B在同一台A100服务器上的解码推理速度快7-8.4倍，这对于中小企业来说是一个重要的优势。[3]

相关问题

chatglm 130b本地部署

要在本地部署chatglm 130b，需要按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你的计算机已经安装了所需的软件和依赖项。chatglm 130b是一个开源项目，可能需要一些特定的工具和库才能成功部署。例如，你可能需要安装Python开发环境、TensorFlow和其他机器学习相关的库。

2. 下载chatglm 130b的源代码。你可以从其官方网站或GitHub存储库上找到最新版本的源代码。确保你选择了与你的操作系统兼容的版本。

3. 解压下载的源代码文件并进入解压后的文件夹。

4. 打开终端或命令提示符窗口，并导航到解压后的文件夹位置。

5. 在终端中，使用适当的命令创建和激活一个Python虚拟环境。这可以确保chatglm 130b所需的依赖项不会与主机系统中的其他Python库发生冲突。

6. 在激活的Python虚拟环境中，使用pip安装chatglm 130b所需的所有依赖项。你可以在源代码的说明文档中找到这些依赖项的列表，并使用pip install命令逐个安装它们。

7. 安装完所有依赖项后，通过运行启动脚本或命令来启动chatglm 130b。这个启动命令可能根据项目的具体要求而有所不同，请参考文档。

8. 一旦chatglm 130b成功启动，你可以通过浏览器访问相应的网址来使用它。通常，chatglm 130b会启动一个本地服务器，并为你提供一个URL地址。在浏览器中输入此URL，即可进入chatglm 130b的界面。

9. 现在，你可以开始使用chatglm 130b了。你可以尝试与聊天机器人进行对话并对其进行训练，以便更好地适应你的需求。

请注意，上述步骤仅为一般指导，并且可能针对特定的操作系统和环境有所不同。因此，在实际操作中，你可能需要参考chatglm 130b的官方文档或寻求社区的支持来获得更准确和详细的指导。

ChatGLM 130B（云服务）

ChatGLM 130B是一个云服务，它基于GLM-130B模型，该模型是一个开放的双语（中文与英文）双向语言模型，含有1300亿个参数。\[3\]GLM-130B模型具有双向注意力的填空目标，这使得它能够更有效地理解上下文。当使用\[MASK\]时，GLM-130B表现为BERT和T5模型的行为，而当使用\[gMASK\]时，它的行为类似于PrefixLM模型。\[2\]

如果您想使用ChatGLM 130B云服务，您可以从指定的链接下载GLM-130B的模型检查点，并确保所有60个块都已完全下载。然后，您可以使用提供的命令将这些块合并为一个存档文件并解压缩。\[1\]这样，您就可以开始使用ChatGLM 130B云服务进行对话了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【AI开源大模型】GLM-130B：开放的中英双语预训练模型](https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/131346333)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [GLM-130B-一个开放的双语通用预训练模型-论文精读](https://blog.csdn.net/wangwangstone/article/details/130644875)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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