在实际应用中,你可以使用ChatGLM-6B模型来处理各种自然语言处理任务,如问答、对话生成、文本分类等。在使用模型时,你需要根据具体任务的需求来调整模型的参数和结构,以获得更好的效果。最后需要注意的是,运行ChatGLM-6B模型需要一定的计算资源和时间。如果你的计算机硬件配置较低,可能需要较长时间来训练模型。在这种情...
1、Windows+CPU方案的必备条件 2、运行部署CPU版本的INT4量化的ChatGLM-6B模型 总结 ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组发布的一个类似ChatGPT的开源对话机器人,由于该模型是经过约1T标识符的中英文训练,且大部分都是中文,因此十分适合国内使用。 数据学习 3 次咨询 5.0 合肥工业大学 管理科学与工程博士 ...
然后从https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/fb9f16d6dc8f482596c2/ 手动下载模型参数文件,并将下载的文件替换到刚才新建的chatglm-6b 文件夹内。 5、修改为 CPU 运行 ChatGLM-6B 到ChatGLM-6B目录下,复制一份web_demo.py文件,重名为web.py。 修改5,6行为: tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatgl...
就 ChatGLM-6B 而言，其开源微调代码的 autocast_smart_context_manager() 函数，也已具备对 CPU 自动混合精度的支持。因此，只需在启动微调时加入 CPU 自动混合精度的使能参数即可直接利用英特尔® AMX 带来的优势。△通过trainer.py 中的autocast_smart_context_manager() 函数，在 ChatGLM-6B 开源 prompt-...
实例:ChatGLM-6B大概需要32 GiB内存,为了保证模型运行的稳定,实例规格至少需要选择ecs.g8a.4xlarge(64 GiB内存)。 镜像:Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位。 公网IP:选中分配公网IPv4地址,带宽计费模式选择按使用流量,带宽峰值设置为100 Mbps。以加快模型下载速度。
大家好，我是孙子烧烤！本次我教大家如何部署Chat GLM-6B并且用CPU模式运行！一、环境准备 内存≥32G ...
就ChatGLM-6B而言,其开源微调代码的 autocast_smart_context_manager() 函数,也已具备对 CPU 自动混合精度的支持。 因此,只需在启动微调时加入 CPU 自动混合精度的使能参数即可直接利用英特尔® AMX 带来的优势。 图2. 通过trainer.py 中的 autocast_smart_context_manager() 函数,在 ChatGLM-6B 开源 prompt-...
等待一段时间,甚至聆听到CPU风扇的一番挣扎后,你终于看到ChatGLM2-6B的交互提示: 欢迎使用 ChatGLM2-6B 模型,输入内容即可进行对话,clear清空对话历史,stop 终止程序用户: 意思是,ChatGLM2-6B已经准备好了,你可以输入交流的问题。输入“stop”后退出对话交流。ChatGLM2-6B项目对历史对话进行了简单记忆处理,因此已...
在人工智能领域,大模型的兴起为自然语言处理带来了革命性的变化。然而,这些大模型往往对硬件资源有较高的要求,限制了其在个人用户中的普及。不过,清华大学的ChatGLM-6B模型通过量化技术,使得个人用户也能在本地CPU环境下部署并运行这一强大的对话模型。
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。