}# supported LLM models# llm_model_dict 处理了loader的一些预设行为，如加载位置，模型名称，模型处理器实例llm_model_dict = { "chatglm-6b-int4-qe": { "name": "chatglm-6b-int
Embedding 默认选用的是GanymedeNil/text2vec-large-chinese,手动下载到本地的 text2vec-large-chinese 目录 LLM 默认选用的是量化后的ChatGLM-6B-int4-qe,手动下载到本地的 chatglm2-6b-int4-qe 目录 这里,可以将模型更改为chatglm-6b-int4等 更多的model和Embedding,请见langchain-chatglm官网 1080GPU跑 la...
: "/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",} ...
可能是bin文件下载到一半失败 手动下载 https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4-qe/blob/main/pytorch_model.bin 或者下载我分享的夸克网盘地址: 链接:https://pan.quark.cn/s/aabf027bef92 文件列表中的 pytorch_model.bin 删除目录中 C:\Users\lxr\.cache\huggingface\hub\models--THUDM--chatglm...
6b-int4-qe": { "name": "chatglm-6b-int4-qe", "pretrained_model_name": "THUDM/chatglm-6b-int4-qe", "local_model_path": None, "provides": "ChatGLM" }, "chatglm-6b-int4": { "name": "chatglm-6b-int4", "pretrained_model_name": "/your_path/chatglm-6b-int4", "local_...
model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4-qe",trust_remote_code=True).half().cuda() CPU 部署 如果你没有 GPU 硬件的话,也可以在 CPU 上进行推理,但是推理速度会更慢。使用方法如下(需要大概 32GB 内存) model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b",trust_remote_code=True)....
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...
这个当中的所有文件都需要下载 https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4-qe/tree/main(4G整合版,适用于电脑配置不高的人群) 4g模型,基于8g模型的整合量化版 https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4/tree/main(5G整合版,适用于电脑配置不高的人群) ...
ChatGLM-6B 模型硬件需求 注:如未将模型下载至本地,请执行前检查$HOME/.cache/huggingface/文件夹剩余空间,模型文件下载至本地需要 15 GB 存储空间。 注:一些其它的可选启动项见项目启动选项模型下载方法可参考常见问题中 Q8。 MOSS 模型硬件需求 注:如未将模型下载至本地,请执行前检查$HOME/.cache/huggingface...