ChatGLM-6B在DataLearner官方的模型卡信息:datalearner.com/ai-mode 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...
由于模型较大,网络不好的情况下下载时间可能较长。建议您提前下载模型,从本地加载以节省时间。将下载的THUDM文件夹放在ChatGLM2-6B文件夹下。运行以下命令从本地加载模型:python main.py load 运行模型:ChatGLM-6B可以在对话模式下运行,也可以进行微调(fine-tuning)。根据您的需求选择相应的模式。在对话模式下,您...
ChatGLM-6B int4的本地部署与初步测试 0. 前言 本次笔记是对于实习初期,初次接触到LLM大模型的一些记录。内容主要集中在对于环境的配置的模型的运行。 本人的硬软件配置如下: GPU: RTX3060 6GB显存 内存: 32GB 系统: Windows 11 1. Anaconda3 + Pycharm 的环境搭建 我使用的是Anaconda3 + PyCharm 的环境...
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...
近日，清华开源项目ChatGLM-6B发布。这一项目可以直接部署在本地计算机上，无需联网即可让你体会AI聊天的乐趣。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...
ChatGLM-6B在DataLearner官方的模型卡信息:ChatGLM-6B(ChatGLM-6B)详情 | 数据学习 (DataLearner) 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,...
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...
本文将重点介绍ChatGLM2-6B-Int4本地部署中的重点词汇或短语。一、ChatGLM2-6B-Int4模型介绍ChatGLM2-6B-Int4是OpenAI公司开发的一款基于Transformer架构的预训练语言模型。与GPT-3系列模型相比,ChatGLM2-6B-Int4模型在生成文本的质量和效果方面也有着出色的表现。其主要特点包括: 更大的模型参数:ChatGLM2-6B-...
项目文件夹 /home/jp/wzk/chatglm2-6b-int4/ChatGLM2-6B 模型文件夹 /home/jp/wzk/chatglm2-6b-int4/chatglm2-6b-int4 项目文件夹: 模型文件夹 启动项目 在项目的目录下,我们利用现成的直接启动:web_demo.py #先打开看一眼vim web_demo.py ...
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...