git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b 说明 如果chatglm-6b模型下载失败,可以执行如下命令,从ModelScope中下载预训练模型。 git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/ChatGLM-6B.git chatglm-6b git -C chatglm-6b checkout v1.0....
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。
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...
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...
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-6B项目页面:ChatGLM-6B GitHub页面 点击“Code”按钮,选择“Download ZIP”下载源代码压缩包 解压压缩包,并进入ChatGLM-6B-main目录 在该目录下,执行pip install ...
官方基于wsl的windows部署教程: https://github.com/ZhangErling/ChatGLM-6B/blob/main/deployment_windows.md 本教程基于: windows11 CUDA 12.1 Anaconda Anaconda对于配置单个AI可有可无,这是用来用于虚拟多个python环境,防止之后组合别的ai出现环境和包不匹配导致安装多AI失败的情况,比如拟声鸟需要的是python3.9,而...
CPU: Intel(R) Core(TM) i5-12490F GPU: GeForce RTX 4070Ti 部署过程 部署主要参考$[2]$,其中也遇到了一定的问题,记录如下: 模型下载 模型需要使用Git LFS工具进行下载,由于之前在Windows环境下已经下载过模型文件,且文件较大,直接在系统内进行复制而没有重复下载(具体可以参考$[3]$)。WindowsPowerShell下载...
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)。 从零环境开始配置 1、安装 python
最近一直在研究本地部署语言模型,试过wenda和jittorLLMs,最终因电脑配置过低选择jittorLLMs,以下是个人实用上的感觉体验。 电脑配置:惠普暗影精灵5,CPU(I5-9300H),内存32G,显卡RTX2060-6g显存 【wenda】 优点:部署容易,本地知识库可以一键添加txt等资料(提问时如果开启知识库功能,AI会优先从知识库中找相关内容拼接...
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...