注意,目前ChatGLM-6B有3个版本可以使用,没有量化的版本做推理需要13G的GPU显存,INT8量化需要8GB的显存,而INT4量化的版本需要6GB的显存。 模型量化会带来一定的性能损失,经过测试,ChatGLM-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。 本机只有6GB的显存,只能使用INT4版本了。
https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int8 对ChatGLM-6B 中的 28 个 GLM Block 进行了INT8 量化,没有对 Embedding 和 LM Head 进行量化。 量化后的模型理论上 8G 显存(使用 CPU 即内存)即可推理,具有在嵌入式设备(如树莓派)上运行的可能。 ChatGLM-6B-INT4 https://huggingface.co/THUDM/chatglm...
: "chatglm-6b-int4", "local_model_path": None, "provides": "ChatGLM" }, "chatglm-6b-int8": { "name": "chatglm-6b-int8", "local_model_path": None, "provides": "ChatGLM" }, "chatglm-6b": { "name": "chatglm-6b", "local_model_path":...
ChatGLM2-6B至少需要13GGPU(虽然官网说12G即可),int8需要8G,int4需要4G。 百川13B至少需要28GGPU(虽然官网说24G即可) 以下环境为Windows: 1.安装git 2.安装python 3.安装pip 4.安装CUDA 5.安装conda(非必须) 6.安装Torch 注:PyTorch官方下载很慢,可以选择先下载到本地,然后pip install xxx.whl,下载时注意...
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:相比 GLM-10B(序列长度 1024),ChatGLM-6B 序列长度达 2048,支持更长对话和应用。
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:相比 GLM-10B(序列长度 1024),ChatGLM-6B 序列长度达 2048,支持更长对话和应用。
VisualGLM-6B最令人兴奋的一个方面是其可访问性。由于集成了模型量化技术,用户可以在消费级显卡上本地部署模型,INT4量化级别只需要8.7G的显存。这意味着即使是拥有游戏笔记本的用户也可以快速且私密地部署这个模型,这在此类大小的ChatGPT-like模型中尚属首次。VisualGLM-6B的运行硬件要求也还可以,FP16精度的模型需要...
当前,我们选用的是 ChatGLM-6B 模型进行推理。ChatGLM 官方团队还发布了该模型的量化版本(ChatGLM-6B-int4,ChatGLM-6B-int8),这些版本可以显著降低部署和单次推理所需的资源消耗。但经过我们的试用后,发现这些量化版本的效果并不理想,因此未将其纳入使用。鉴于此,我们将继续寻找性价比更高的模型,以满足我们的需...
: "/your_path/text2vec"}llm_model_dict = {"chatyuan": "ClueAI/ChatYuan-large-v2","chatglm-6b-int4-qe": "THUDM/chatglm-6b-int4-qe","chatglm-6b-int4": "THUDM/chatglm-6b-int4","chatglm-6b-int8": "THUDM/chatglm-6b-int8","chatglm-6b": "/your_path/chatglm-6b",} ...
ChatGLM 官方团队还发布了该模型的量化版本(ChatGLM-6B-int4,ChatGLM-6B-int8),这些版本可以显著降低部署和单次推理所需的资源消耗。但经过我们的试用后,发现这些量化版本的效果并不理想,因此未将其纳入使用。鉴于此,我们将继续寻找性价比更高的模型,以满足我们的需求。