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。在INT4量化级别下,最低只需6GB显存,使得家用电脑也能轻松应对。部署步骤: 准备硬件和软件环境:确保您的家用电脑拥有足够的硬件配置,包括6GB以上...
打开 huggingface 页面(Hugging Face – The AI community building the future.ChatGLM-6B-int4 的 int4 量化过的模型,把所有模型文件下载到 …/model 目录下。 至此所有文件下载完毕,大文件夹 …/ChatGLM/ 下有 demo 和配置环境的相关代码,且包含小文件夹 …/ChatGLM/model,model 文件夹内存放模型相关文件。
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...
标签平滑可以缓解模型对硬标签的过拟合问题,提高模型的泛化能力;正则化技术则可以有效防止模型过拟合,提高模型的鲁棒性。在ChatGLM-6B-INT4模型中,我们采用Warmup学习率策略和Dropout正则化技术来提高模型的性能。通过以上步骤和参数调整,我们可以使用ChatGLM-6B-INT4模型进行P-tuning训练,获得针对特定任务的定制化语言模...
等待安装完毕后,ChatGLM-6B的环境就配置完成了。 4. 预训练的下载与测试 在安装完CharGLM-6B的代码之后,我们依然需要下载预训练的模型。进入预训练模型下载网址 将里面全部的文件下载到一个文件夹下,注意这个文件夹可以不在Pycharm的项目之内,例如我下在D:\\data\\llm\\chatglm-6b-int4中。 因为要下载数个GB...
开源语言模型chatglm-6b int4量化,8G3070笔记本显卡上运行,简单问答, 视频播放量 1519、弹幕量 1、点赞数 7、投硬币枚数 2、收藏人数 6、转发人数 1, 视频作者 3X科技字幕组, 作者简介 为人类文明做一点贡献(喜欢长视频,字幕都是机器翻译),相关视频:wav2lip256高清商
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...
ChatGLM2-6B-INT4 更新时间:2024-11-15 ChatGLM2-6B-INT4是在ChatGLM2-6B的基础上进行INT4 量化,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。本文介绍了相关API。 功能介绍 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台集成快速检索、查看开发文...
6B（62 亿）的参数大小，也使得研究者和个人开发者自己微调和部署 ChatGLM-6B 成为可能。较低的部署门槛：FP16 半精度下，ChatGLM-6B 需要至少 13 GB 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：...
更高效的推理：基于 Multi-Query Attention 技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。更开放的协议：ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放，在获得官方的书面许可后，亦允许商业使用。选取...