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。在INT4量化级别下,最低只需6GB显存,使得家用电脑也能轻松应对。部署步骤: 准备硬件和软件环境:确保您的家用电脑拥有足够的硬件配置,包括6GB以上显存的显卡、足够的内存和存储空间。安装适用于您的操作系统的开发环境,如Anaconda或Miniconda,以便管理Python环境和...
4. 预训练的下载与测试 在安装完CharGLM-6B的代码之后,我们依然需要下载预训练的模型。进入预训练模型下载网址 将里面全部的文件下载到一个文件夹下,注意这个文件夹可以不在Pycharm的项目之内,例如我下在D:\\data\\llm\\chatglm-6b-int4中。 因为要下载数个GB的模型,所以下载时间可能会比较长,需要耐心等待~ ...
2. 在…/ChatGLM/ 下新建文件夹 …/ChatGLM/model 。打开 huggingface 页面(Hugging Face – The AI community building the future.ChatGLM-6B-int4 的 int4 量化过的模型,把所有模型文件下载到 …/model 目录下。 至此所有文件下载完毕,大文件夹 …/ChatGLM/ 下有 demo 和配置环境的相关代码,且包含小文...
ChatGLM2-6B-INT4是在ChatGLM2-6B的基础上进行INT4 量化,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。本文介绍了相关API。 功能介绍 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台集成快速检索、查看开发文档、查看在线调用的请求内容和返回结果、复制...
"中的Hugging Face Hub跳转到Hugging Face Hub,默认跳转的是chatglm2-6b,在网址最后追加-int4后重新跳转#网址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4;#下载chatglm2-6b的话运行会报错:Error(s) in loading state_dict for ChatGLMForConditionalGeneration:size mismatch for transformer.encoder.layers...
之前在Win主机上成功部署了GPU加速的chatglm-6b-int4(简单记录一个在本地部署ChatGLM的案例 - 知乎 (zhihu.com)),作为非专业人士,本想着就不用M1 Macbook Air小马拉大车了,没有忍住还是尝试了一波。由于内存只有16G,自觉即使采用GPU加速也很难进行多轮次的对话,遂产生了部署CPU版本的想法。过程参考了官方说明以...
BigDL-LLM 工具包简单易用,仅需三步即可完成虚拟环境创建、BigDLL-LLM 安装以及 ChatGLM3-6B 模型的 INT4 量化以及在英特尔 CPU 上的部署。 作者简介 刘力,深圳市铂盛科技有限公司的创始人。带领团队成功设计了多种计算机系统,并申请了多项专利和软件著作,铂盛科技为国家高新技术企业,深圳市专精特新企业。铂盛通过...
官方chatglm-6b-int4的数据集(更新至2023.4.23)。由于上传文件有个数限制,所以将相关配置文件压缩到了chatglm-6b-int4.zip中,执行下面的命令进行解压 unzip -o chatglm-6b-int4.zip -d /home/aistudio/data/your_path unzip命令的参数说明 -v 查看文件目录列表,但不解压 -d 将文件解压到指定目录中 -n...
更高效的推理：基于 Multi-Query Attention 技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。更开放的协议：ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放，在获得官方的书面许可后，亦允许商业使用。选取...
通过这些优化措施，ChatGLM-6B模型可以在消费级的显卡上进行本地部署，并且可以实现实时的对话交互。根据清华大学KEG实验室与智谱AI公司提供的数据，ChatGLM-6B模型在INT4量化级别下最低只需6GB显存就可以运行，并且在RTX 3090显卡上的推理速度可以达到每秒10个句子（每个句子包含20个词）。为了验证ChatGLM-6B模型在...