# 修改后:MODEL_PATH=Path(__file__).resolve().parent.parent /"E:\ChatGLMcpp\chatglm.cpp\chatglmcpp\chatglm-ggml.bin" 记得把*E:\ChatGLMcpp\chatglm.cpp*目录下的*chatglm_cpp*改一下,改成*chatglmcpp*就可以了,不然会报错: ModuleNot
pip install 'chatglm-cpp[api]' LangChain API 如果有依赖冲突问题,新建一个conda环境重新安装依赖和运行。注意修改量化后模型的名称和地址。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 MODEL=./chatglm-ggml.bin uvicorn chatglm_cpp.langchain_api:app --host 127.0.0.1 --port 8000 curl测试API...
项目地址:li-plus/chatglm.cpp: C++ implementation of ChatGLM-6B & ChatGLM2-6B (github.com) 部署过程如下(环境:WSL 2 ubuntu 22.04,显卡: N卡RTX 4060) - 注:无显卡,纯CPU也行 1、克隆项目 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 git clone--recursive https://github.com/li-plus/ch...
chatglm.cpp 是对ChatGLM3 进行推理加速的开源项目,使其能在windows上基于cpu推理 官方地址:github.com/li-plus/chat One-API 通过标准的 OpenAI API 格式聚合所有的大模型,开箱即用 。 官方地址:github.com/songquanpeng 部署步骤 环境说明 window:win10/11,不低于 8C16G Docker:https://www.cnblogs.com/Ca...
比如,使用cpp部署qwen-14B大模型,-t=q4_0,加载占用显存大致为10G左右 2.5. 使用gglm文件推理 ./build/bin/main -m chatglm-ggml.bin -i 3.Python调用cpp模型 3.1. 安装llm_cpp 注意:qwen.cpp在编译前需要修改CMakeLists.txt,在文件中加一行代码(参考:https://github.com/QwenLM/qwen.cpp/pull/57),不...
通过 opset 构建模型：https://github.com/openvinotoolkit/openvino/blob/master/samples/cpp/model_creation_sample/main.cpp 参考链接：[1]https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/events/accelerate-with-xeon.html [2]https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b/blob/main/modeling_chatglm.py [3]https:/...
chatglm.cpp 项目地址:https://github.com/li-plus/chatglm.cpp chatglm被另一个人用cpp重写了,类似llama被人用cpp重写的一样。 该项目对chatglm-6b的一代、二代都能支持,但glm的模型要转换成gglm的,项目中也提供了转换的代码。 项目介绍中说的应该是为了Mac能运行glm而重写的,但这里是在 windows 上运行...
Pull requests Fine-tuning ChatGLM-6B with PEFT | 基于 PEFT 的高效 ChatGLM 微调 transformerspytorchloralanguage-modelalpacafine-tuningpefthuggingfacechatgptrlhfchatglmqlorachatglm2 UpdatedOct 12, 2023 Python li-plus/chatglm.cpp Star3k Code
chatglm.cpp: 类似 llama.cpp 的量化加速推理方案,实现笔记本上实时对话 ChatGLM3-TPU: 采用TPU加速推理方案,在算能端侧芯片BM1684X(16T@FP16,内存16G)上实时运行约7.5 token/s TensorRT-LLM: NVIDIA开发的高性能 GPU 加速推理方案,可以参考此步骤部署 ChatGLM3-6B 模型 ...