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),•更长的序列长度：相比GLM-10B反馈强化学习等方式，使模型初具理解人类-模型本地部署：-模型微调：ChatGLM-6B本地推理部署代码直接调用（正常访问huggingface）代码直接调用（正常访问huggingface）W4/8A16量化方案，显著节省显存：硬件要求（最低）W4/8A16量化方案，显著节省显存：硬件要求（最低）ChatGLM-6B微调•模型微调：•Adapter:加入adapter层训练，会引入额外推理开销；•Prompt/Prefixtuning:效果更优，需要调参；•全量训练，标注数据•Lora:依靠权重的低秩分解特点，没有额外推理开销；INT4的模型参数被冻结，一次训练迭代会以1的批处理大.命令：bashds_train_inetune.sh微调ChatGLM-6B:推理I微调ChatGLM-6B:示例数据集刺绣,衣样式是外套,衣款式是破洞。种随意与个性。破洞的牛仔外套,展现出时尚更加凸显文艺气质。简约而不会过于单调,搭配出街,穿着十分舒适。微调ChatGLM-6B:多轮对话数据集可以提供聊天历史，然后在训练命令中指定微调ChatGLM-6B:多轮对话数据集2.领域知识和数

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