ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组发布的一个类似ChatGPT的开源对话机器人,由于该模型是经过约1T标识符的中英文训练,且大部分都是中文,因此十分适合国内使用。 本教程来自DataLearner官方博客: 手把…
默认情况下,模型以 FP16 精度加载,运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果 GPU 显存有限,可以尝试以量化方式加载模型,使用方法如下: # 按需修改,目前只支持 4/8 bit 量化model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b",trust_remote_code=True).half().quantize(4).cuda() 运行成功后会自动打开一个由 ...
结果显示，ChatGLM-6B模型相比于其他预训练语言模型（如GPT-3和mT5）在中英互译的BLEU值上都有显著的提升，尤其是在中译英的BLEU值上，ChatGLM-6B模型达到了32.45，高于其他模型的28.35。综上所述，ChatGLM-6B模型是一个基于GLM架构的中英双语对话语言模型，它具有62亿参数，并且可以在消费级的显卡上进行本地部...
Pycharm运行模型前需要进行的环境配置 ChatGLM2-6B网页显示不了回答问题 模型微调 显存要求 模型 量化 显存要求 ChatGLM2 FP16 13G ChatGLM2 INT4 6G ChatGLM2-32k FP16 20G ChatGLM2-32k INT4 11G 项目仓库 清华大学云盘网址cloud.tsinghua.edu.cn/d 前置条件 在执行项目安装之前,需要安装Anaconda、git、Co...
为了方便大家的使用,本教程将指导大家在Anaconda虚拟环境下部署和安装ChatGLM2-6B模型。以下是详细的步骤:步骤一:创建Anaconda虚拟环境首先,我们需要创建一个Anaconda虚拟环境。打开Anaconda Navigator,选择“环境”选项卡,然后点击“创建”按钮。在弹出的窗口中,输入环境名称为“ChatGLM2-6B”,并选择Python版本为3.8以上...
ChatGLM-6B在DataLearner官方的模型卡信息:https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/ChatGLM-6B 根据GitHub开源项目公开的信息,ChatGLM-6B完整版本需要13GB显存做推理,但是INT4量化版本只需要6GB显存即可运行,因此对于个人本地部署来说十分友好。遗憾的是,官方的文档中缺少了一些内容导致大家本地部署...
在部署ChatGLM2-6B模型之前，请确保满足以下前置条件：在执行项目安装之前，你需要安装以下各项：Anaconda、git、Conda、git-lfs、cuda、cudnn、pycharm以及TDMGCC。接下来，请按照以下步骤进行操作：首先，使用CMD或shell环境，运行以下命令以激活Anaconda的特定环境:conda activate ChatGLM 进入PYTHON环境或在...
但这些语言大模型动辄需要上百 G 显存,对于个人电脑实在是负担不起。而近期由清华大学推出的开源对话 AI——ChatGLM-6B,最低只要 6G 显存,使得用户可以在大部分消费级的显卡上进行本地部署,为广大 AI 爱好者带来了福音。发布不过短短两周,Github 已有 9.8K Star,受认可程度可见一斑。
ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组发布的一个类似ChatGPT的开源对话机器人,由于该模型是经过约1T标识符的中英文训练,且大部分都是中文,因此十分适合国内使用。 本文来自DataLearner官方博客:手把手教你本地部署清华大学KEG的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡版本和CPU版本的本地部署 | 数据学习者官方网站...
注意,目前ChatGLM-6B有3个版本可以使用,没有量化的版本做推理需要13G的GPU显存,INT8量化需要8GB的显存,而INT4量化的版本需要6GB的显存。 模型量化会带来一定的性能损失,经过测试,ChatGLM-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。 本机只有6GB的显存,只能使用INT4版本了。