INT8 模型下载地址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int8 INT 4模型下载地址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4 本地下载方法: - 安装 git - 安装git lfs: 直接官网下载安装包安装即可https://git-lfs.com/- 使用 git lfs 下载 # 初始化git lfs install# 下载git clonehttps://...
6B(62亿)的参数大小,也使得研究者和个人开发者自己微调和部署 ChatGLM-6B 成为可能。 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 G...
代码如下:from transformers import AutoTokenizer, AutoModeltokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('D:\\data\\llm\\chatglm-6b-int4', trust_remote_code=True, revision='')model = AutoModel.from_pretrained('D:\\data\\llm\\chatglm-6b-int4', trust_remote_code=True, revision='').half().c...
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...
# INT8 量化的模型将"THUDM/chatglm-6b-int4"改为"THUDM/chatglm-6b-int8"model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4",trust_remote_code=True).half().cuda() 量化模型的参数文件也可以从这里手动下载。 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...
下载源码 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 安装依赖 cdChatGLM-6B# 其中 transformers...
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...
【chatglm】(9):使用fastchat和vllm部署chatlgm3-6b模型,并简单的进行速度测试对比。vllm确实速度更快些。 2276 1 19:39 App 【xinference】(1):在autodl上,使用xinference部署chatglm3大模型,支持函数调用,使用openai接口调用成功! 964 -- 17:10 App 【xinference】(11):在compshare上使用4090D运行xinf...
登录github官方地址下载源码或者直接使用git命令clone: git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git 1. 接着在源码所在文件夹下,新建model文件夹 模型下载 从hugging face下载所有文件下来,放到model文件夹内。 其中模型文件(大于 1G 的)如果下载速度慢,可以在国内清华云源中单独下载这几个模型文件(其他这...
ChatGLM-6B, 一个开源的双语对话语言模型，基于62亿参数的GLM架构，特别适合消费级显卡部署（在INT4量化下，6GB显存即可）。然而，我使用12GB显存的RTX 3080 Ti时，只能选择INT8量化级别运行。首先，确保硬件（如Python、显卡驱动、Git等）和Pytorch环境的准备，可以参考之前的文章。安装过程中，国内用户可...