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ChatGLM微调

ChatGLM微调

清华大学最近新出了第二代chatGLM必须尝鲜一下。 下载chatGLM模型非常费劲,下载之后进行模型测试运行。 from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('/mode/path', trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained('/model/path', trust_remote_code=True,device='cuda') model = model.eval() model.chat(tokenizer, "测试测试") 我们使用 chatGLM-efficient-Tuning 项目进行微调。使用lora模型 微调也很方便: 自定义好训练数据 python src/train_sft.py
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《吵架机器人》-资料

训练数据生成 1:自定义(根据生活中的经验自定义数据语料) 2:爬虫抓取 3:利用现有aigc进行生成部分 大模型选择 https://arxiv.org/pdf/2305.11206.pdf     lima: less is more for alignment https://huggingface.co/datasets/GAIR/lima https://arxiv.org/pdf/2305.15717.pdf The False Promise of Imitating Proprietary LLMs 根据这几篇论文我们得出:选择好的预训练模型 + 多样化的、高质量的数据集做微调。 less is more LLaMA
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CTranslate2 学习

通过CTranslate2 能够实现加速模型推理,降低transformer在内存中的使用。 CTranslate2 目前支持的模型: Transformer base/big, M2M-100, NLLB, BART, mBART, Pegasus, T5, Whisper GPT-2, GPT-J, GPT-NeoX, OPT, BLOOM, MPT, LLaMa 如何使用 pip install ctranslate2 translator = ctranslate2.Translator(translation_model_path) translator.translate_batch(tokens) generator = ctranslate2.Generator(generation_model_path) generator.generate_batch(start_tokens) BLOOM模型 ct2-transformers-converter --model
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freeswitch-chatPGT最新版本迭代

自从发布freeswitch-chatGPT项目之后,目前已经收获一些关注。 GitHub - laoyin/freeswitch_chatGPT: Using ChatGPT to connect with FreeSWITCH, creating an intelligent phone robot.Using ChatGPT to connect with FreeSWITCH, creating an intelligent phone robot. - GitHub - laoyin/freeswitch_chatGPT: Using ChatGPT to connect with FreeSWITCH, creating an intelligent phone robot.GitHublaoyin 我们也在最近发布了一个视频的demo供大家参考 智能外呼 的想法:
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freeswitch-chatGPT实现最强智能电话客服

结合我们之前分享的经验,如何打造一个智能的AI电话客服。 1:搭建sip通信环境,我们常用开源freeswitch。 最简单方式,使用docker环境进行部署。 GitHub - laoyin/freeswitch_docker_fileContribute to laoyin/freeswitch_docker_file development by creating an account on GitHub.GitHublaoyin git clone https://github.com/laoyin/freeswitch_docker_file.git docker build -t fs:v1.2 . docker run -itd --net=host fs:v1.2
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