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[THUDM/ChatGLM-6B]Ptuing生成的prefix_encoder加载后，原来模型的语言能力消息了

1、原来的模型可以正常对话 2、ptuning后，加载prefix_encoder参数与原来的模型，原来的语言能力没有了，这个是正常的吗根据文档操作 Environment - OS: - Python: - Transformers: - PyTorch: - CUDA Support (`python -c "import torch; print(torch.cuda.is_avai

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[THUDM/ChatGLM-6B][Help] <请问chatglm-6b有公开完整的训练代码吗？>

请问chatglm-6b有公开完整的训练代码吗？而不只是微调的代码？麻烦解答一下，多谢 Environment - OS: - Python: - Transformers: - PyTorch: - CUDA Support (`python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"`) :

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[THUDM/ChatGLM-6B][Help] 请教个问题，我想微调chatglm以更好的完成text2sql的场景，请问prompt该怎么设计比较好?

我目前使用的prompt的格式类似这样的: ` _我们要将用户的问题翻译为一个mysql的sql语句。问题涉及的数据表的信息是：表名：a_activity_instance 表结构： activity_instance_id 活动实例ID activity_type_id 活动类型ID activity_code 活动编码 busi_category 业务类型，参见"活动业

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[THUDM/ChatGLM-6B][Help] 为什么P-tuning v2 示例参数的step是3000？

作者您好~ADGEN 训练集里有近12w条数据，按照您提供的参数，step=3000，per_device_train_batch_size=16，一个epoch只能覆盖3000*16=48000条数据？是我理解的有问题吗？还是有其他的手段保证数据集上的full training

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]PGNET: 在训练时我将数据集安装要求改为14个点，出现两个错误，第一个我不确定是不是数据集格式的问题？第二个因为显存不够，需要修改batch_size吗？但是batch_size=14正是要求的14个标注点吗？

-PS:自制数据集链接：文档：公开数据集链接：http://note.youdao.com/noteshare?id=754b970aa21174543f97cddec88c2a34 系统环境/System Environment：UBUNTU 20.04 版本号/Version：Paddle： PaddleOCR：问题相关组件/Related components：PGNET 运行指令/

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]tensorrt使用相关问题

系统环境/System Environment： sudo nvidia-docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --shm-size=64G --network=host -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.1.3-gpu-cuda11.2-cudnn8 /bin/bash 版本号/Versio

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]部署后发送服务请求失敗

照着PPOCR 服务化部署的步骤做，不知道错在哪里系统环境/System Environment：Linux 运行指令/Command Code：python3 pipeline_http_client.py 完整报错/Complete Error Message：

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] <ChatGLM-6B会不会开放GLM框架下的微调代码>

你好！目前ChatGLM-6B模型的微调代码是另外写的一套，请问后面会不会开放基于GLM代码框架的微调代码？（ChatGLM-10B是基于GLM框架进行微调） Environment - OS: - Python: - Transformers: - PyTorch: - CUDA Support (`python -c "import torch; print(torch.cuda.i

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] 使用main.py进行全量微调训练后，输出一直为空

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer import sys local_model_path = "my_local_checkpoint_path" model_path = "THUDM/chatglm-6b" # You can modify the path for storing the local model model

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] p-tuning如何使用多卡进行微调呢？

readme里只有多卡部署的方法，想咨询一下如何进行多卡微调？当前单卡微调速度非常之慢，仅50条数据就需要4小时+。如果使用多卡微调速度是否能够上升呢？单卡微调可以成功，但是耗时很长。 Environment - OS:EulorOS - Python:3.10 - Transformers:4.26.1 - PyTorch:1.12 - CUDA Support (`python -c

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] <我不得不说> 在配置不错的情况下，运行也慢，官方 demo respone 也是空的

配置： RTX 3090，显存 24G 12核 CPU 内存：43G 运行 api.py。回答很慢，最后回答出的内容，还是空的。respone 空在配置可以的情况下，速度快一些。内容能出来 clone 项目并配置好一切；运行 api.py 去进行模拟请求 - OS:Ubuntu 20.04 - Python: 3.8 - Transformers: 4.27.1 - PyTorch

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[THUDM/ChatGLM-6B][Help] generate方法和chat方法的调用结果不一致

同一个内容总结的案例测试，使用generate方法生成的答案的token达到了300多个，而chat方法的token只有100多个，请问一下，这大概是什么原因？是有啥参数设置吗？因为想尝试通过generate方法去批量调用模型，发现效果·跟chat方法有出入，希望能够解决两种方法生成的答案token参数相差过大的问题。 - OS:Ubuntu 20.04 - Python：3.8 - T

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] 在有GPU的情况下，推理过程消耗CPU，并且只用CPU的1核

使用工程中的 api.py启动。进行推理，推理内容为： {"prompt": "帮我写一段java招聘信息，要求2年工作经验，会国产数据库，会rabbitmq，能需求分析", "history": []} 返回内容大概有240～270字不等。用jmeter进行压力测试，结果为如下图，10个并发下吞吐量4.5个每分钟过程中，发现有1核CPU使用率为100%，GPU使用率为44%，也就是CPU

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[THUDM/ChatGLM-6B]ChatGLM-6B如何实现上下午关联？

使用response, history = model.chat(tokenizer, prompt, history=history) 并没有实现上下文关联。这个功能太重要了。目前每个问题都是独立的。上下文关联，这样可以根据回答内容，继续追问。

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] 请问为什么 glm ptuning之后，回答问题之后自动接了一个提问，比如下面这个问题：《王者荣耀》有多火？是他自动接上的，我训练数据好像也没这个，是他自己库里面的吗

请问为什么 glm ptuning之后，回答问题之后自动接了一个提问，比如下面这个问题：《王者荣耀》有多火？是他自动接上的，我训练数据好像也没这个，是他自己库里面的吗欢迎使用 ChatGLM-6B 模型，输入内容即可进行对话，clear 清空对话历史，stop 终止程序用户：王者荣耀为啥火 ChatGLM-6B：王者荣耀是腾讯游戏开发的游戏，游戏类型，王者荣耀是一款多人在线战斗

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[THUDM/ChatGLM-6B]开始训练了，这个是正常的吗？

# root@localhost:/paddle/chatGlmBase/ptuning# python main.py --do_train --train_file chat/train.json --validation_file chat/dev.json --prompt_column prompt --response_column summary --history_column

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] OVERFLOW导致loss异常

在使用ds_train_finetune.sh加自己数据训练过程中，训练刚开始就会出现如下OVERFLOW的提示信息，训练过程中也时常出现。训练了一段时间，在出现OVERFLOW信息后，loss飙升。持续训练，直至最终出现Exception: Current loss scale already at minimum - cannot decrease scale anymore.

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[THUDM/ChatGLM-6B]训练上7百万数据loss没有下降一走在3.x徘徊震荡怎么回事？还有训练完后并没有使用我的数据来回答，不知怎么回事？

训练上7百万数据loss没有下降一直在3.x徘徊震荡怎么回事？数据格式： {"prompt": "心率失常二度房室阻滞脑梗糖尿病心血管狭窄。遗传高血压，心脏病，糖尿病17年，2011年室上速手术后，2015年出现二度二型传导阻滞，2018 年脑梗。", "summary": "是否有症状？", "history": []} {"prompt": "现在有症状，每天有几次跳的跳的停一下，有时候一天

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[THUDM/ChatGLM-6B]API server支持更好的并发

通过ThreadPoolExecutor异步执行model.chat 保证多路同时请求能并发响应.

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[THUDM/ChatGLM-6B]为什么模型精度降低，推理耗时反而增大了？

我是用t4进行推理，它是支持int8和int4的输入长度为1000，int4需要32s，fp16只需要12s from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) model