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。
官方chatglm-6b-int4的数据集(更新至2023.4.23)。由于上传文件有个数限制,所以将相关配置文件压缩到了chatglm-6b-int4.zip中,执行下面的命令进行解压 unzip -o chatglm-6b-int4.zip -d /home/aistudio/data/your_path unzip命令的参数说明 -v 查看文件目录列表,但不解压 -d 将文件解压到指定目录中 -n...
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...
此时可以先将模型下载到本地,然后从本地加载。" 中的Hugging Face Hub跳转到Hugging Face Hub,默认跳转的是chatglm2-6b,在网址最后追加-int4后重新跳转#网址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4; #下载chatglm2-6b的话运行会报错:Error(s) in loading state_dict for ChatGLMFor...
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B cd ChatGLM2-6B # 在相应的conda虚拟环境、相应路径下执行 pip install -r requirements.txt 2.模型下载: # 将模型保存到“D:\xxx\ChatGLM2\ChatGLM2-6B\chatglm2-6b-int4” git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm2-6b-int4.git ...
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)。 从零环境开始配置 1、安装 python
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 model_path是你下载的模型文件夹(如果你不是手动下载的话,可以不改,这样的话会自动下载) ...
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
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...
https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4 1. 2. 3. 4. 5. 6. 我们需要对项目进行克隆,同时需要下载对应的模型,如果你有科学,可以忽略模型的下载,因为你启动项目的时候它会自己下载。 配置要求 根据官方的介绍,可以看到对应的显卡要求,根据我的情况(2070Super 8GB * 2),我这里选择下载了INT4的模型...