值得注意的是,ChatGLM2-6B的GPU显存建议至少为12G,int8量化需要8G,int4量化则需要4G。 二、模型下载 您可以从Hugging Face Model Hub(https://huggingface.co/)或官方GitHub仓库(https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B)下载预训练的ChatGLM2-6B模型。请确保选择与您使用的Python版本兼容的模型,并下载所有必要...
将LLM_MODELS中的chatglm2-6b修改为chatglm3-6b，如图所示：修改后重启容器，再打开，这里就变成chatgl...
ChatGLM-6B是一款中英双语的开源对话语言模型,使用General Language Model (GLM)架构,具有超过62亿的参数。通过模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署,最低显存需求为6GB(INT4量化级别)。该模型类似于ChatGPT,专注于中文问答和对话,经过将近1T的中英双语标记符训练,并结合监督微调、反馈自助和人类反馈强化...
model= AutoModel.from_pretrained("chatglm2-6b", trust_remote_code=True).half().quantize(4).cuda() 注意: half().quantize(4).cuda()这个需要根据你电脑实际显卡GPU进行更改。 #6G 显存可以 4 bit 量化model = AutoModel.from_pretrained("model", trust_remote_code=True).half().quantize(4).cuda...
6B的参数量虽然能够做到本地部署,但是目前的实现依赖库较多,如Pytorch, transfomer;对于端侧部署来说要求仍然较高。因此我们尝试将该模型转换为MNN模型,极大降低了部署时的依赖项,能够更方便的在各类端侧设备上部署与测试;实测在小显存显卡能够较为流畅运行,在Android手机上也能够正确运行。 代码实现:github.com/wang...
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git 1. 执行pip install -r requirements.txt 安装依赖 第二步,运行项目 复制 python web_demo.py 1. 执行后,会自动下载模型文件,大概 4G 左右。 如果是GPU运行,默认情况下, 模型运行显存至少 13G,如果显存不够,可以修改下 web_demo.py ...
类型。由于 ChatGLM-6B 的 GPU 版本最少需要14G显存,因此 Worker 节点选择 V100 GPU 节点,型号为 GN10Xp.2XLARGE40,系统盘空间为100GB。如下图所示: 3.根据业务部署时对 GPU 的共享需求,可以选择并打开 qGPU 选项。关于 qGPU 的使用方法,可参见容器服务使用 qGPU。
配置ChatGLM-6B Conda环境 首先以管理员方式启动windows命令窗口,在搜索中输入cmd即可打开,输入以下命令,新建一个名字为ChatGLM的环境,并安装tensorflow-gpu版本。新建环境过程中选择y,进入下一步 conda create --name ChatGLM python==3.8.10 1. 接下来激活ChatGLM的环境 ...
据官方介绍，ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，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 ChatGLM 相同的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过...
推理这块,chatglm2-6b在精度是fp16上只需要14G的显存,所以P40是可以cover的。 EA上P40显卡的配置如下: 2.2 镜像环境 做微调之前,需要编译环境进行配置,我这块用的是docker镜像的方式来加载镜像环境,具体配置如下: FROM base-clone-mamba-py37-cuda11.0-gpu# mpich ...