返回的很慢,需要等待生成结束后才能一次性返回 {"response":"你好 !我是人工智能助手 ChatGLM2-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。","history":[["你好","你好 !我是人工智能助手 ChatGLM2-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。"]],"status":200,"time":"2023-09-25 22:23:34"} 流式加载 感谢@hi...
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...
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
具体配置要求如下:最低GPU(对话)要求是INT4量化级别下6GB显存,如果没有GPU硬件,也可以在CPU上进行对话,但相应速度会更慢,需要大概32GB内存。接下来,我们将进入部署步骤。首先,您需要从GitHub上克隆ChatGLM-6B的代码仓库。在终端中输入以下命令: git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 然后进入ChatGLM...
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低到 10GB（INT8） 和 6GB（INT4）， 使得 ChatGLM-6B 可以部署在消费级显卡上。更长的序列长度： 相比 GLM-10B（序列长度1024），ChatGLM-6B 序列长度达 2048，支持更长对话和应用。人类...
为了能够流畅运行 FP16 版本的,ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最低的配置要求: 内存:>= 16GB 显存: >= 13GB(4080 16GB) 系统要求 操作系统:Windows、Linux 或 macOS。本教程使用Windows进行安装。 python 版本推荐3.10.12 transformers 库版本推荐为 4.30.2 torch 推荐使用 2.0 及以上的版本,以获得最佳的推理...
1. 选择 ChatGLM3-6B 镜像创建实例 提示 训练 ChatGLM3-6B 模型，显卡显存建议选择等于大于 16GB...
ChatGLM2-6B的资源要求 根据官方的说明，ChatGLM2-6B的资源占用更低，速度更快。官方公布的主要指标如下。首先是推理速度，2000个字符的平均速度提升约41.7% 其次是资源占用降低，在不同的量化水平下，相同显存支持的对话长度提升约8倍！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...
ChatGLM的开源地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 废话不多说了,直接上效果,以下是由ChatGLM中文对话的结果(不是ChatGPT哦) (PS:文末给大家准备了ChatGLM的免费体验地址 和 算力平台免费体验方式,一定看到文章结尾哦) 2.准备工作 官方说明ChatGLM对硬件的配置要求至少13G的显存 ...