CogVLM 是由智谱AI&清华KEG基于对视觉和语言信息之间融合的理解，所推出的多模态大模型。在本文中，我们将展示在矩池云上使用CogVLM的方法。使用 CogVLM 需要 CUDA 11.8 及以上环境，推理总显存需要40G以上，可以直接使用 A40 A6000，或者 A100，也可以使用 2卡3090/A30/4090等。

如果您使用 PyCharm、VSCode 等 IDE 工具进行编程，可以通过 SSH 功能，远程使用矩池云的开发环境，为您提供更快更便捷的 GPU 服务哦。本教程将以 PyCharm 为例，向您讲解如何使用矩池云机器环境。在开始教程之前，请确保您的 PyCharm 有 SSH 远程功能，通常为专业版（部分社区版 PyCharm 无此功能）。本教程使用密码登录方式连接 GPU。教程中使用的为 PyC

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ChatGLM-6B 和 ChatGLM2-6B都是基于 General Language Model (GLM) 架构的对话语言模型，是清华大学 KEG 实验室和智谱 AI 公司于 2023 年共同发布的语言模型。模型有 62 亿参数，一经发布便受到了开源社区的欢迎，在中文语义理解和对话生成上有着不凡的表现。ChatGLM-6B 可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6

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FinRL-Libray 项目：https://github.com/AI4Finance-LLC/FinRL-Library选择FinRL镜像在矩池云-主机市场选择合适的机器，并选择FinRL-Library镜像。登录服务器在租用列表中查看服务器信息，有两种连接登录方式。JupyterLab登录：浏览器访问JupyterLab链接。进入FinRL-Library目录，选择相应的程序运行。运行*.

ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈

问题Cannot dlopen some GPU libraries. Please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly if you would like to use GPU. Follow the guide at https://www.tensorflow.org/install/g

Whisper 是 OpenAI 近期开源的一个语音识别的模型，研究人员基于 680,000 小时的标记音频数据进行训练，它同时也是一个多任务模型，可以进行多语言语音识别以及语音翻译任务，可以将语音音频转录为所讲语言的文本，以及翻译成英语文本。