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模型在对...
P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%,再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法,最低只需要 7 GB 显存即可运行。下面以 ADGEN (广告生成) 数据集为例介绍代码的使用方法。 一、软件依赖 除ChatGLM-6B 的依赖之外,还需要按照以下依赖
chatGLM2-6B的模型地址:(需要科学上网 ) 其实主要的就是这7个bin大文件,存放的模型参数 chatglm2-6B模型参数 下载方式 手动下载! 下载完毕上传到租赁的GPU服务器就行,可能比较费流量 git lfs 工具——用来下载大文件的工具(受网络限制 ,可能需要多次尝试) git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B#mo...
https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B模型3月14日开源后,Github Star增速惊人,连续12天位列全球大模型下载榜第一名。 基于GLM (General Language Model) 架构,有62亿参数,无量化下占用显存13G,INT量化下支持单张消费级显卡(如2080Ti)上进行推理INT8量化是一种将深度学习模型中的权重和激活值从16位浮点数(FP16...
ChatGLM-6B,一个开源的对话语言模型,具有强大的功能和高效的显存使用。通过P-Tuning v2技术,微调过程大大减少显存需求,最低只需7GB。让我们深入了解这个奇妙的技术旅程。
LLM-04 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B(准备环境) 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调
首先是ChatGLM-6B的功能,或者说它能做什么。这个问题可能由它亲自回答更好。这里我使用的是一张8G显存的3060Ti,在搭建完环境后(整个包大概占用了17.3G的储存空间),完全启动ChatGLM-6B(基于in8量化)花费了两分半左右,而这甚至可能是整个体验过程中最长的部分…… ...
6G显存即可轻松使用 !ChatGLM-6B 清华开源模型本地部署教程 感谢B站秋葉aaaki大佬 前言 由于ChatGLM-6B的规模较小,目前已知其具有相当多的局限性,如事实性/数学逻辑错误,可能生成有害/有偏见内容,较弱的上下文能力,自我认知混乱,以及对英文指示生成与中文指示完全矛盾的内容。请大家在使用前了解这些问题,以免产生...
IT之家此前报道,清华 NLP 团队于 3 月 14 日发布了中英双语对话模型 ChatGLM-6B,初具问答和对话功能。该模型基于 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)。
6G显存可用!ChatGLM-6B 清华 总结(来自于AI智能chatgpt,详情请见动态) 清华大学开源了一个叫ChatGLM的小型AI模型,可用于生成问答、聊天等内容。这个模型目前存在很多局限性,使用前需了解。 亮点 🤖 清华开源ChatGLM-6B模型一键包,可用于生成问答、聊天等内容。