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感谢你们开源分享出ChatGLM-6B！在 [Model License]不允许商用，我们公司想在外接合同项目中商业使用ChatGLM-6B实现文档内容的指定字段抽取，请问若要商业使用你们的ChatGLM-6B 模型，如何收费？给出商用版

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[THUDM/ChatGLM-6B]根据文档提供的内容进行微调后，丧失了原有的基本对话能力

根据文档中的方法进行微调后，询问例如“你是谁” “你叫什么” 都会回复所训练模型内容中相关的字眼，实际上询问的问题与训练的模型问题是不相关的是否有其他相关微调参数设置或者如何改进可以保留原有的对话能力？ 1、下载ADGEN 数据集并放入对应目录 2、运行bash train.sh进行训练 3、运行bash evaluate.sh进行推理 4、运行bash web_demo.sh进行测

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[THUDM/ChatGLM-6B]请帮看下这个问题，

/home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8/lib/python3.7/site-packages/requests/init.py:104: RequestsDependencyWarning: urllib3 (1.26.12) or chardet (5.1.0)/charset_normalizer (2.0.12) doesn't match a s

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] 全参数finetuing有办法打印验证集损失值么

求助，我想查看验证集情况，在ds_train_finetune.sh中设置--do_eval，但代码一直报错，大家是怎么解决的呢: 正常运行 Traceback (most recent call last): File "main.py", line 431, in main() File "main.py", line 397, in main predict_results = tra

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[THUDM/ChatGLM-6B]A卡不能用嘛？6800显卡部署出错

AMD 6800显卡部署出错，AMD显卡是否可以使用该项目？ raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 运行api.py，下载完产生如下错误： raise AssertionError("Torch not

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[THUDM/ChatGLM-6B]添加了流式解码器，做到更好的控制台体验和更高的解码效率

流式解码目前的流式输出方式是每次都完整decode一遍整个输出内容，并且刷新屏幕。这样效率不是很高，同时也不利于通过网络来流式传输数据。最理想的方式应该是做到流式解码，每次只解码增量部分，于是我添加了一个SentencePiece的流式解码器以及一个配套的demo。代码说明解码器的原始实现参考的是SentencePieceProcessor的CPP代码，重写为python代码的同时为流式解码

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] M1 Pro 16G 提问一直卡住

您好，我这边M1 Pro 16G内存，运行python cli_demo.py的时候，内存能占到14G，swap也没有一直往上飙，GPU最高到30%，问一个你好，回答可能要七八分钟。参考了https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/issues/462 重新装了一遍环境，效果还是一样询问一个你好，时间超过7/8分钟，辛苦大佬帮忙看看 Environment -

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[alibaba/easyexcel]@NumberFormat注解转换double时可能会丢失精度

触发场景描述用@NumberFormat注解转换double类型触发Bug的代码 //表格映射对象double属性 /** * 格式化百分比 */ @NumberFormat("#.##%") @ExcelProperty("百分比") private Double num; //读取excel的Listener @Override public voi

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[alibaba/easyexcel]excel无法打开'xxxx',因为文件格式或扩展名无效，请确定文件未损坏........

建议先去看文档参考动态表头和web中的写，写的代码异常代码 try { //response.setContentType("application/x-download"); response.setContentType("application/vnd.ms-excel"); response.set

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[alibaba/easyexcel]2.2.3版本通过WriteSheet对象设置 sheet 别名不成功

触发场景描述简单的多sheet写入方式，我这边写了简单的demo 触发Bug的代码 String templateIn = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\bugA.xlsx"; String fileName = "C:\\"+System.currentTimeMillis()+".xlsx"; ExcelWri

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[alibaba/easyexcel]新增了读图片的特性

在excel07格式的文件中图片的数据和单元格的数据是分开存放的，所以在读的时候也是分开读。用户可以先读图片的数据，将图片数据保存在List<ImageData>中，然后再读单元格的数据，最后再把单元格数据和图片数据进行对应。 ImageData中保存了图片所在sheet的名字、index、在sheet中的坐标、图片类型、图片数据等信息。代码可能还有不完善的地方，欢迎提出意见用法：

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[alibaba/easyexcel]如何对多行表头，分行设置不同的样式？

你好，请问一下，我所要导出的Excel一般有两行表头，假如我第一行想要底色是白色，第二行想要底色是蓝色，应该如何分别处理？我曾经按照自定义拦截器写了处理代码，貌似这种思路不太对？我在下列代码设置为白色后，head1和head2所在的行都会变成白色 @Override public void afterCellDispose(WriteSheetHolder writeSheetHol

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[alibaba/easyexcel]动态header，多列报空指针

触发场景描述 header的List<List> 其中的List只要出现多个，就报空指针异常。版本2.2.3 触发Bug的代码 if (response != null) { response.setContentType("application/vnd.ms-excel"); response.setCharacterEnc

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[alibaba/easyexcel]当复杂头写入和合并单元格同时使用的情况下，复杂表头失效，变成一个单元格。

当复杂头写入和合并单元格同时使用的情况下，复杂表头失效，变成一个单元格。异常代码 //方法一 // 这里注意有同学反应使用swagger 会导致各种问题，请直接用浏览器或者用postman response.setContentType("application/vnd.ms-excel"); response.

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[alibaba/easyexcel]文件导出时，单元格内容长度过长时，抛出The maximum length of cell contents (text) is 32,767 characters

文件导出时，字段长度过长时，抛出The maximum length of cell contents (text) is 32,767 characters java.lang.IllegalArgumentException: The maximum length of cell contents (text) is 32,767 characters at org.apache.poi.xs

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[alibaba/easyexcel]同时使用合并单元格和模板填充导出文件后, 打开导出的文件Excel会触发自动修复

触发场景描述使用 OnceAbsoluteMergeStrategy 为 ExcelWriter 指定合并策略后, 再使用 excelWriter.fill(); 进行多次填充, 即执行多个 ExcelWriter.fill(); 后, 生成的 Excel 文件会触发 MS Office 的自动修复, 点击修复后看到的修复记录如下: 已删除的记录: /xl/worksheets/sheet1.

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[alibaba/easyexcel]单元格合并后边框样式没有被正确设置

表头单元格合并，合并后的单元格边框没有被正确设置，会出现很淡的原始边框，和原有单元格的黑色边框看起来很明显。我尝试使用了 public class MergedRegionStyleHandler implements SheetWriteHandler { @Override public void beforeSheetCreate (WriteWorkbookHolder

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[THUDM/ChatGLM-6B][Document] 更新Mac部署说明

更新Mac部署说明 Type: Document FILES: README.md; README_en.md Keywords: OPENMP; MPS 具体更新内容以chatglm-6b-int4量化模型为例，做如下配置：安装libomp的步骤; 对量化后模型等配置gcc编译项，并启用OMP加速推理；量化后模型启用MPS（然后失败）的解释。 Mac 启用OMP涉及https:/

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[THUDM/ChatGLM-6B]在安装完Gradio之后，执行python web_demo.py时出错。请高手指点一下

在安装完Gradio之后，执行python web_demo.py时出错。请高手指点一下 E:\chatGLM\ChatGLM-6B>python web_demo.py Explicitly passing a revision is encouraged when loading a model with custom code to ensure no malicious code

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[THUDM/ChatGLM-6B]使用p-tuning多卡微调OOM

使用432g的单机多卡微调直接oom，修改了train.sh中的CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 Traceback (most recent call last): File "main.py", line 431, in main() File "main.py", line 370, in main train_result = trainer.train(resu