怎么样按照https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B里面的具体要求操作

按照 https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 的具体要求操作的步骤如下：

1. 安装Python 3.6或更高版本；
2. 下载代码库：在终端中使用命令 `git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git` 或直接下载zip文件并解压；
3. 安装依赖库：在终端中进入代码库所在的文件夹，使用命令 `pip install -r requirements.txt` 安装所需的Python库；
4. 下载预训练模型：下载预训练模型，可以使用THU Cloud的链接，链接为 `https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/4f5f0d6f82b145b59e8e/`，将下载的模型文件夹放入代码库的根目录；
5. 运行 ChatGLM-6B：使用命令 `python main.py` 启动ChatGLM-6B；
6. 进行对话：在终端中输入您的问题/对话内容，ChatGLM-6B将回答您的问题/对话内容。

希望这些步骤能够帮助您成功地运行 ChatGLM-6B。

相关问题

https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git

您提供的链接是一个GitHub仓库的地址，该仓库名为ChatGLM-6B。这个仓库包含了ChatGLM-6B模型的相关代码文件。您可以通过克隆这个仓库来获取代码文件。具体操作如下：

1. 打开GitHub网址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git
2. 在页面上方点击【Clone or download】按钮，然后点击【Download ZIP】，将代码文件以ZIP压缩包的形式下载到本地。
3. 解压下载的ZIP文件，您将得到一个名为ChatGLM-6B的文件夹，其中包含了模型的相关代码文件。

另外，如果您想在代码中引用模型文件，需要将代码中的模型文件路径修改为您本地下载后的绝对路径。具体修改方式可以参考您提供的引用\[1\]中的说明。

希望以上信息对您有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [清华ChatGLM-6B本地GPU推理部署](https://blog.csdn.net/weixin_42082868/article/details/130337530)[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^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [chatglm-6b模型在windows的详细安装教程](https://blog.csdn.net/qq_41810188/article/details/130100261)[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^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [清华 ChatGLM-6B 中文对话模型部署简易教程](https://blog.csdn.net/qq_43475750/article/details/129665389)[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^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

chatglm2-6b微调lora

要对 chatglm2-6b 进行微调以适应 LORA（低功耗广域网）环境，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，执行 chatglm2_6b_lora.py 脚本来启动微调过程。可以使用命令行输入以下命令：`python chatglm2_6b_lora.py`。

2. 接下来，修改配置文件中的几个值。可以使用以下命令在配置文件中替换一些字符串：

sed -i 's/THUDM\/chatglm2-6b--//g' ./chatglm2_6b_lora/config.json
sed -i 's/THUDM\/chatglm2-6b/\.\.\/chatglm2_6b_lora/g' ./chatglm2_6b_lora/config.json
sed -i 's/THUDM\/chatglm2-6b--//g' ./chatglm2_6b_lora/tokenizer_config.json
sed -i 's/THUDM\/ChatGLM2-6B/\.\.\/chatglm2_6b_lora/g' ./chatglm2_6b_lora/modeling_chatglm.py
sed -i 's/THUDM\/chatglm2-6b/\.\.\/chatglm2_6b_lora/g' ./chatglm2_6b_lora/modeling_chatglm.py

这些命令将修改配置文件中的一些路径，以使其适应 LORA 微调环境。

3. 最后，调用导出的模型进行微调。具体操作可以参考 ChatGLM-Efficient-Tuning 项目的 README 文件，首先克隆该项目的仓库，然后创建并激活一个新的 Python 环境，安装所需的依赖，并根据提供的数据集说明进行微调。可以使用以下命令执行这一步骤：

git clone https://github.com/hiyouga/ChatGLM-Efficient-Tuning.git
conda create -n chatglm_etuning python=3.10
conda activate chatglm_etuning
cd ChatGLM-Efficient-Tuning
pip install -r requirements.txt

然后，根据项目提供的数据集说明进行微调。

通过按照上述步骤进行操作，您可以对 chatglm2-6b 进行 LORA 微调。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [修改 ChatGLM2-6B 自我认知的 Lora 微调教程](https://blog.csdn.net/engchina/article/details/131492403)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]