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 是一个文本生成式对话模型,可以用于问答、闲聊等多种场景。它是由清华大学自然语言处理与社会...
在此基础上，ChatGLM-6B模型还使用了一种基于INT4量化级别的模型量化技术，进一步减少了其显存占用和推理时间。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...
ChatGLM-6B: 单卡版本开源的对话模型充分的中英双语预训练:ChatGLM2-6B 在 1:1 比例的 中英语料上训练了 1.4T 的 token 量,兼具双语能力 , 相比于ChatGLM-6B初代模型,性能大幅提升。 •较低的部署门槛:FP16 半精度下,ChatGLM-6B 需要 至少 13GB 的显存进行推理,结合模型量化技术,这一 需求可以进一步降...
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 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏...
Multi-Query Attention 同时也降低了生成过程中 KV Cache 的显存占用，此外，ChatGLM2-6B 采用 Causal Mask 进行对话训练，连续对话时可复用前面轮次的 KV Cache，进一步优化了显存占用。因此，使用 6GB 显存的显卡进行 INT4 量化的推理时，初代的 ChatGLM-6B 模型最多能够生成 1119 个字符就会提示显存耗尽，而 ...
BigDL-LLM 工具包简单易用,仅需三步即可完成开发环境搭建、bigdl-llm[xpu]安装以及 ChatGLM3-6B 模型的 INT4量化以及在英特尔独立显卡上的部署。 作者介绍: 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...
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。如果你的 GPU 显存有限,可以尝试以量化方式加载模型,使用方法如下: model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b",trust_remote_code=True).quantize(4).cuda() 模型量化会带来一定的性能损失,经过测试,ChatGLM3-6B 在 4-bit 量...
开源性:ChatGLM-6B是一款开源的对话语言模型,用户可以自由获取和使用其源代码,进行二次开发和定制。 高效性:结合模型量化技术,ChatGLM-6B可以在消费级显卡上进行本地部署,极大地降低了部署成本。在INT4量化级别下,最低仅需6GB显存即可启动。 双语支持:ChatGLM-6B同时支持中文和英文,经过优化后,在中英双语环境下表现...
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() ...
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-...