打开ChatGLM-6B 的 GitHub 页面(https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B),下载所有文件到文件夹…/ChatGLM/ 下。 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...
等待安装完毕后,ChatGLM-6B的环境就配置完成了。 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...
开源语言模型chatglm-6b int4量化,8G3070笔记本显卡上运行,简单问答, 视频播放量 1519、弹幕量 1、点赞数 7、投硬币枚数 2、收藏人数 6、转发人数 1, 视频作者 3X科技字幕组, 作者简介 为人类文明做一点贡献(喜欢长视频,字幕都是机器翻译),相关视频:wav2lip256高清商
ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型,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。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...
ChatGLM2-6B-INT4 更新时间:2024-11-15 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...
("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...
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...
模型文件夹 /home/jp/wzk/chatglm2-6b-int4/chatglm2-6b-int4 项目文件夹: 模型文件夹 启动项目 在项目的目录下,我们利用现成的直接启动:web_demo.py #先打开看一眼vim web_demo.py model_path是你下载的模型文件夹(如果你不是手动下载的话,可以不改,这样的话会自动下载) ...
model = AutoModel.from_pretrained("ZhipuAI/chatglm2-6b-int4", trust_remote_code=True).cuda()...
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...