response,history=model.chat(tokenizer,"你好",history=[])print(response) 除了使用python方式外,还有更高效的C++量化推理方式: 可在线运行的notebook链接:在kaggle网站搜索:chatglm3-cpp 首先需要克隆仓库:(若该网址无法克隆,可在下一步的模型下载中找到对应的压缩包) !git clone--recursive https://github.com/...
python chatglm_cpp/convert.py -i /path/THUDM/chatglm-6b -t q8_0 -o /path/THUDM/chatglm-6b/q8_0.bin q4_0 python chatglm_cpp/convert.py -i /path/THUDM/chatglm-6b -t q4_0 -o /path/THUDM/chatglm-6b/q4_0.bin 1.3 模型测试 1.3.1 编译所需 C/C++ 环境 通过Python Binding来...
./build/bin/main-m/home/jimmy/code/models/chatglm2-6b-int4.bin -i 有显卡的情况下,c++版本与python版本速度的区别不太明显,但在纯CPU环境下,c++版本明显快很多。 5、python绑定 纯CPU环境: 1 pipinstall-U chatglm-cpp nvidia CUDA环境: 1 CMAKE_ARGS="-DGGML_CUBLAS=ON"pipinstall-U chatglm-cpp...
python chatglm_cpp/convert.py -i /path/THUDM/chatglm-6b -t f16 -o /path/THUDM/chatglm-6b/f16.bin 1. q8_0 python chatglm_cpp/convert.py -i /path/THUDM/chatglm-6b -t q8_0 -o /path/THUDM/chatglm-6b/q8_0.bin 1. q4_0 python chatglm_cpp/convert.py -i /path/THUDM/chat...
# 使用conda隔离环境conda create -n glm3cpppython=3.10# 切换环境conda activate glm3cpp # ChatGLM.cpp 存储库克隆到本地计算机中gitclone --recursive https://github.com/li-plus/chatglm.cpp.git ## 2.安装依赖 ## 安装加载和仿真Hugging Face模型所需的包: ...
目前绝大多数LLM模型都是python实现的,运行速度有限(包括ChatGLM2-6b),幸好有大神将其用C++重写了一遍,让运行速度大大提高。 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...
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 1.2评测结果 1.2.1 典型任务 我们选取了 8 个中英文典型数据集,在 ChatGLM3-6B (base) 版本上进行了性能测试。
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: 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 1.2评测结果 1.2.1 典型任务 我们选取了 8 个中英文典型数据集,在 ChatGLM3-6B (base) 版本上进行了性能测试。
简单一句命令pip install llama-cpp-python,即可轻松搞定!快来试试吧,让你的AI应用更加强大、个性化! # 导入需要的库 from llama_cpp import Llama from typing import Optional, List, Mapping, Any from langchain.llms.base import LLM # 模型的名称和路径常量 MODEL_NAME = 'llama-2-7b-chat.ggmlv3....