对于 Windows ,可在安装 TDM-GCC 时勾选 openmp。 Windows 测试环境 gcc 版本为 TDM-GCC 10.3.0, Linux 为 gcc 11.3.0。 1 官方版本CPU版本 如果你没有 GPU 硬件的话,也可以在 CPU 上进行推理,但是推理速度会更慢。使用方法如下(需要大概 32GB 内存) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm...
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b-int4",trust_remote_code=True).float() 在cpu 上运行量化后的模型需要安装gcc与openmp。多数 Linux 发行版默认已安装。对于 Windows ,可在安装TDM-GCC时勾选openmp。 Windows 测试环境gcc版本为TDM-GCC 10.3.0, Linux 为gcc 11.3.0。在 MacOS 上 mo...
安装TDM-GCC 去官网上下载最新版http://tdm-gcc.tdragon.net/download,我使用的版本是tdm-gcc-5.1.0-3.exe,在安装过程中有两点需要注意: 如果是64位操作系统在安装时一定选择64位的(如下图),不然在使用这个工具编译xgboost时会出错。 安装64位 在选择安装组件时记得勾选openmp(默认情况下是不安装的),xgboost...
链接: http://pan.baidu.com/s/1bnuE4z1 密码: p9r4 4. 安装:GCC。链接: http://pan.baidu.com/s/1jGou7MQ 密码: zvsx (注意:安装的时候,勾选安装“openmp”,不要勾选“add to PATH”) 5. 安装完GCC后,把“D:\TDM-GCC-64\bin”和“D:\TDM-GCC-64\x86_64-w64-mingw32”加入环境变量。
2. GCC (GNU Compiler Collection) 3. WinLibs.com 提供的版本和选项 4. 安装与使用 5. 优势和用途 下载安装MinGw-w64👺 可执行文件下载 选择1 选择2 安装说明 TDM-gcc MinGW MinGW 的特点 MinGW 的组成部分 MinGW 和 MSYS2 的区别 MinGW 的使用场景 ...
前提:64位windows下安装numpy和scipy 1、下载安装Windows的tdm-gcc编译器,选择64位,安装时勾选gcc下复选框openmp,如下图。安装好后配置环境变量,Path=C:\TDM-GCC-64\bin,(根据自己的安装路径),为了方便可以将安装后文件中mingw32-make.exe改名为make,在cmd中输入make,当返回“make: *** No ... ...
前提:64位windows下安装numpy和scipy1、下载安装Windows的tdm-gcc编译器,选择64位,安装时勾选gcc下复选框openmp,如下图。安装好后配置环境变量,Path=C.../projects/tdm-gcc/files/TDM-GCC%20Installer/tdm64-gcc-5.1.0-2.exe/download2、下载安装git。git下载地址:https ...
对于 Windows ,可在安装 TDM-GCC 时勾选 openmp。 Windows 测试环境 gcc 版本为 TDM-GCC 10.3.0, Linux 为 gcc 11.3.0。在 MacOS 上请参考 Q1。 代码调用 可以通过如下代码调用 ChatGLM-6B 模型来生成对话: >>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_...
前提:64位windows下安装numpy和scipy 1、下载安装Windows的tdm-gcc编译器,选择64位,安装时勾选gcc下复选框openmp,如下图。安装好后配置环境变量,Path=C:\TDM-GCC-64\bin,(根据自己的安装路径),为了方便可以将安装后文件中mingw32-make.exe改名为make,在cmd中输入make,当返回“make: *** No ... ...
在cpu 上运行量化后的模型需要安装gcc与openmp。多数 Linux 发行版默认已安装。对于 Windows ,可在安装TDM-GCC时勾选openmp。 Windows 测试环境gcc版本为TDM-GCC 10.3.0, Linux 为gcc 11.3.0。在 MacOS 上 model = AutoModel.from_pretrained("your local path", trust_remote_code=True).to('mps') ...