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...
ChatGLM-6B完整版本需要13GB显存做推理,ChatGLM-6B-INT4量化版本只需要6GB显存即可运行。大家可用根据具体需要进行部署。 由于网上租的服务器显存只有12G,因此部署ChatGLM-6B-INT4量化版本。 1 下载: 打开ChatGLM-6B 的 GitHub 页面(https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B),下载所有文件到文件夹…/ChatGLM/ 下。
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以上显存的显卡、足够的内存和存储空间。安装适用于您的操作系统的开发环境,如Anaconda或Miniconda,以便管理Python环境和依赖项。 安装依赖项:打开终端或命令提示符,进入ChatGLM-6...
2、运行部署CPU版本的INT4量化的ChatGLM-6B模型 总结 ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组发布的一个类似ChatGPT的开源对话机器人,由于该模型是经过约1T标识符的中英文训练,且大部分都是中文,因此十分适合国内使用。 数据学习 3 次咨询 5.0 合肥工业大学 管理科学与工程博士 5003 次赞同 去咨询 本教程来自...
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 ChatGLM 相同的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 虽然规模不及千亿模型...
据官方介绍，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（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGLM 相同的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过...
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...
https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B (这里可以下载语言模型相关代码的主体) https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4 (这里下载int4量化的模型,小显存可以用,但也要至少6G) https://github.com/ZhangErling/ChatGLM-6B/blob/main/deployment_windows.md (教程,后文提到的教程指的是这个,A卡可能要...
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) ...
本文将重点介绍ChatGLM2-6B-Int4本地部署中的重点词汇或短语。一、ChatGLM2-6B-Int4模型介绍ChatGLM2-6B-Int4是OpenAI公司开发的一款基于Transformer架构的预训练语言模型。与GPT-3系列模型相比,ChatGLM2-6B-Int4模型在生成文本的质量和效果方面也有着出色的表现。其主要特点包括: 更大的模型参数:ChatGLM2-6B-...