通过模型转换、量化、部署这三个步骤,我们可以轻松实现在本地 PC 上部署 ChatGLM3-6b 大语言模型,经测试该模型可以流畅运行在最新的 Intel Core Ultra 异构平台及至强 CPU 平台上,作为众多 AI agent 和 RAG 等创新应用的核心基石,大语言模型的本地部署能力将充分帮助开发者们打造更安全,更高效的 AI 解决方案。
通过模型转换、量化、部署这三个步骤,我们可以轻松实现在本地 PC 上部署 ChatGLM3-6b 大语言模型,经测试该模型可以流畅运行在最新的 Intel Core Ultra 异构平台及至强 CPU 平台上,作为众多 AI agent 和 RAG 等创新应用的核心基石,大语言模型的本地部署能力将充分帮助开发者们打造更安全,更高效的 AI 解决方案。
python3 convert.py --model_id {your_path}/chatglm3-6b --output {your_path}/chatglm3-6b-ov 当获取 PyTorch 的模型对象后,该脚本会利用 OpenVINO™ 的 PyTorch frontend 进行模型格式的转换,执行完毕后,你将获取一个由 .xml 和 .bin 文件所构成的 OpenVINO™ IR 模型文件,该模型默认以 FP16 精度...
python3convert.py --model_id THUDM/chatglm3-6b –output {your_path}/chatglm3-6b-ov 该脚本首先会利用Transformers库从Hugging Face的model hub中下载并加载原始模型的PyTorch对象,如果开发者在这个过程中无法访问Hugging Face的model hub,也可以通过配置环境变量的方式,将模型下载地址更换为镜像网站,并将convert...
1. 模型转换 当你按仓库中的 README 文档完成集成环境配置后,可以直接通过以下命令运行模型转换脚本: python3 convert.py --model_id THUDM/chatglm3-6b –output {your_path}/chatglm3-6b-ov 该脚本首先会利用 Transformers 库从 Hugging Face 的 model hub 中下载并加载原始模型的 PyTorch 对象,如果开发者...
ChatGLM3-6B采用了全新设计的Prompt格式,除正常的多轮对话外,同时原生支持工具调用 (Function Call)、代码执行 (Code Interpreter) 和Agent任务等复杂场景。 3 更全面的开源序列: 除了对话模型ChatGLM3-6B外,还开源了基础模型ChatGLM-6B-Base、长文本对话模型ChatGLM3-6B-32K。以上所有权重对学术研究完全开放,在填...
1. 模型转换 当你按仓库中的 README 文档完成集成环境配置后,可以直接通过以下命令运行模型转换脚本: python3 convert.py --model_id THUDM/chatglm3-6b –output {your_path}/chatglm3-6b-ov 该脚本首先会利用 Transformers 库从 Hugging Face 的 model hub 中下载并加载原始模型的 PyTorch 对象,如果开发者...