1.找到langchain-ChatGLM项目文件夹下的configs.py文件2.把里面的embedding_model_dict修改成:#使用本地embeddingembedding_model_dict = {"text2vec": 你解压的text2vec-large-chinese项目目录路径#"D:\\AI\\text2vec",}3.把llm_model_dict修改成:#使用本地GLMllm_model_dict = {"chatglm-6b-int4": ...
3 chatglm-6b-int4平替 来源:THUDM/chatglm-6b · Can it load on CPU mode? from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote...
然后就可以在C:\Users\xxx.cache\huggingface\modules\transformers_modules\chatglm-6b-int4\目录下看到下面两个新的文件:quantization_kernels_parallel.so和quantization_kernels.so。说明编译成功,后面我们手动载入即可。 在原来代码的基础上添加 model=model.quantize(bits=4,kernel_file="C:\Users\xxx\.cache\hugg...
依据官方数据,同样是生成 8192 长度,量化等级为 FP16 要占用 12.8GB 显存、int8 为 8.1GB 显存、int4 为 5.1GB 显存,量化后会稍微影响性能,但不多。
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...
("THUDM/chatglm2-6b-int4", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b-int4",trust_remote_code=True).cuda() 5.运行一次web_demo.py,无模型时会自动下载模型和依赖,找到项目文件夹下的cache/models--THUDM--chatglm2-6b-int4里面无内容...
6.重复报网络错误时把项目文件夹下的cache文件夹删除掉重新生成 修改int4运行项目 1.创建一个cache文件夹或随意创建一个文件夹,把模型放到该文件夹内#最好为cache 4.找到项目文件下的web_demo.py把 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True) ...