ChatGLM2-6B网页显示不了回答问题 模型微调 显存要求 模型 量化 显存要求 ChatGLM2 FP16 13G ChatGLM2 INT4 6G ChatGLM2-32k FP16 20G ChatGLM2-32k INT4 11G 项目仓库 清华大学云盘网址cloud.tsinghua.edu.cn/d 前置条件 在执行项目安装之前,需要安装Anaconda、git、Conda、git-lfs、cuda、cudnn、pycharm...
3、安装模型需要的所有依赖 chatglm-6b在centos上用到的所有依赖全都打包在packages里面了(在云盘中,获取方式放在最后),将其也放到/home/work/chatglm/packages下面,然后执行: pip install --no-index --find-links=/home/work/chatglm/packages -r requirements.txt 4、获取模型文件 「方法一」直接拉到文章最后...
ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组(Knowledge Engineering Group (KEG) & Data Mining at Tsinghua University)发布的一个开源的对话机器人,由清华技术成果转化的公司智谱 AI 开源,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)。 本文档在...
com:dadac/chatglm2-6b-int4.git # 输入yes 回车确认 代码下载完成: 由于访问外网下载速度很慢,这里我们使用清华大学云盘下载 chatglm2-6b-int4 的相关模型文件 注意:下载链接 存在时效问题,需要手动找一下文件真实地址,方式如下: 打开清华大学云盘 选择模型文件 打开浏览器控制台(window使用 F12 ,macOs使用...
快捷部署清华大模型 ChatGLM2-6B,一键搞定 HuggingFace Space 空间 终于部署成功!GPU 云环境搭建 ChatGLM2-6B 坎坷路 这次有朋友介绍阿里云也有机器学习PAI,其中交互式建模DSW,可以用来部署自己的模型和数据集。 ...
4、获取模型文件 方法一、通过网盘获取模型文件。 方法二、通过Hugging Face获取,连接地址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b/tree/main,下载所有的文件。建立chatglm_model文件夹,把下载的所有文件都塞到这里面。 不管通过以上哪种方法:将模型文件放到机器目录:/home/work/chatglm/chatglm_model下面。
于ChatGLM-6B初代模型,性能大幅提升。 •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), ...
目前百炼平台提供的ChatGLM模型服务主要包含ChatGLM2和ChatGLM3模型,均是由智谱AI出品的大语言模型。模型概览模型名称上下文长度最大输入输入成本输出成本免费额度(注)(Token数)(每千Token)chatglm3-6b75007500目前仅供免费体验。免费额度用完后不可调用,敬...
6B 硬件要求(最低) FP16 13GB 任意8GB显存以上GPU * 1 INT8 8GB INT4 6GB 15 ChatGLM2-6B 部署: 量化 W4/8A16量化方案,显著节省显存:存储时INT4/8,计算时FP16 精度 ChatGLM-6B 硬件要求(最低) FP16 13GB 任意8GB显存以上GPU * 1 INT8 8GB INT4 6GB ChatGLM-6B 微调 17 ChatGLM-6B 微调 ?
前段时间,清华公布了中英双语对话模型ChatGLM-6B,具有60亿的参数,初具问答和对话功能。最!最!最重要的是它能够支持私有化部署,大部分实验室的服务器基本上都能跑起来。 因为条件特殊,实验室网络不通,那么如何进行离线部署呢?经过一上午的折腾终于搞定了,总结了这么一个部署文档供大家讨论学习(其实,比在线部署还...