我本地已经创建了ChatGLM3-6b的python环境 python版本我设置的为:3.10.12 此处以新创建ChatGLM3-6b-32k为例: (base)C:\Users\icube-nj\workspce>condacreate-nChatGLM3-6b-32kpython=3.10.12WARNING:Acondaenvironmentalreadyexistsat'C:\Users\icube-nj\anaconda3\envs\ChatGLM3-6b-32k'Removeexistingenviro...
1、Windows+CPU方案的必备条件 CPU版本的ChatGLM-6B部署比GPU版本稍微麻烦一点,主要涉及到一个kernel的编译问题。 在安装之前,除了上面需要安装好requirements.txt中所有的Python依赖外,torch需要安装好正常的CPU版本即可。 但是,除了这些CPU版本的安装还需要大家在本地的Windows下安装好C/C++的编译环境。推荐安装TDM-GCC...
ChatGLM-6B的完整版本需要较高的显存进行推理,但幸运的是,清华大学还提供了INT4量化版本的模型,这一版本对硬件资源的要求大大降低,使得个人用户也能在本地部署。 二、本地CPU环境部署步骤 1. 下载模型代码和依赖 首先,我们需要从GitHub上下载ChatGLM-6B的源代码和相关依赖。具体步骤如下: 访问GitHub上的ChatGLM-...
为了在本地CPU环境下获得更好的性能,我们可以采用量化技术。量化可以将模型中的浮点数参数转换为低精度的整数,从而减小模型大小并加速推理速度。在ChatGLM-6B模型中,已经集成了量化技术,可以在部署时选择是否启用。通过修改代码中的配置文件,可以轻松开启量化模式。具体配置方法可以参考代码仓库中的文档。六、注意事项 由...
(1)ChatGLM.cpp是基于ggml的纯C++实现,工作方式与llama.cpp相同。可以支持在CPU上面跑模型,而无需GPU显卡支持。 GitHub主页:https://github.com/li-plus/chatglm.cpp (2)ChatGLM.cpp通过int4/int8量化、优化的KV缓存和并行计算加速内存高效的CPU推理。
大家好,我是孙子烧烤!本次我教大家如何部署Chat GLM-6B并且用CPU模式运行! 一、环境准备 内存≥32G CPU核心≥8核心 推荐系统:Ubuntu 22.03 LTS 博主这里使用48核心,32g内存,Ubuntu22来演示 二、下载代码和模型文件 首先安装Git和python apt-get install -y git git-lfs python3 python3-pip ...
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会有很多问题,本文将详细记录如何在Windows环境下基于GPU和CPU两种方式部署使用ChatGLM-6B,并说明如何规避其中的问题。
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...
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会有很多问题,本文将详细记录如何在Windows环境下基于GPU和CPU两种方式部署使用ChatGLM-6B,并说明如何规避其中的问题。
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会有很多问题,本文将详细记录如何在Windows环境下基于GPU和CPU两种方式部署使用ChatGLM-6B,并说明如何规避其中的问题。