首先,你需要从GitHub或其他源下载ChatGLM3-6B的模型文件。这些文件通常包括模型权重、配置文件等。你可以通过Git克隆chatglm.cpp仓库,并查看其中的文档以获取下载链接。 git clone https://github.com/path/to/chatglm.cpp.git cd chatglm.cpp # 查看README.md或相关文档获取下载链接
# 运行可执行文件 subprocess.Popen(['./chatglm2']) 在这个示例中,我们首先使用subprocess.run()函数调用g++编译器来编译chatglm.cpp文件,并将生成的可执行文件命名为chatglm2。然后,我们使用subprocess.Popen()函数来运行生成的可执行文件。需要注意的是,为了能够成功编译和运行C++代码,你需要在你的系统中安装g++...
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),不然可能无法编译通过: set(CMAKE_POSITION_INDEPENDENT_CODE ON) qwen.cpp在我的环境中不加上面那行,会报以下错误(Failed to build qwen-cpp): (1)支持CUDA方式安装...
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 1 git clone --recursive https://github.com/li-plus/chatglm.cpp.git &&cdchatglm.cpp 2、编译 注:...
在*E:\ChatGLMcpp*目录下新建一文本文件写入: 保存后,修改文件名为*run.bat*;之后启动只需要双击该文件即可 ## 总结 以上就是基于chatglm.cpp项目仅使用cpu推理的教程 ## 参考目录 - [大模型笔记之-低成本部署CharGLM3|chatglm.cpp基于ggml 的纯 C++ 实现_chatglm.cpp 部署-CSDN博客](https://blog.csdn...
简单地说进行就是进行以32个值为一组进行量化计算,每组中,以绝对值最大值构建scale,进行量化,得到int4,并将int4拆成两组进行合并压缩成int8,至此将scale和这个int8进行concat,从而写入文件f。 至此,模型的信息和数据已经保存。 chatglm.cpp chatlm.cpp构建模型,在模型推理计算的时候不用考虑读取的tensor是否是量...
GGML是一个大模型LLM量化的工具库,也是量化文件的一种格式,量化后的大模型大小会大大降低(int4就占用3.3G存储空间),并且可以直接在CPU服务器上运行。 2.chatglm.cpp 这个工具是基于GGML库实现的量化工具,除了可以量化ChatGLM系列的大模型外,还支持比如BaiChuan、CodeGeeX、InternLM 等 LLM 的量化。 3.量化Chat...
git clone https://github.com/ChatGLM-cpp/ChatGLM-cpp.git cd ChatGLM-cpp 编译代码:进入项目目录,使用C++编译器(如MSVC、GCC或Clang)编译代码。如果使用CMake构建系统,则先生成构建文件再编译。 mkdir build cd build cmake .. make -j 配置文件:根据实际情况配置模型参数,如模型大小、训练数据路径等。
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 ...
安装OpenCL和clblast后,下载chatglm.cpp源码,修复GGML子仓库中的CMakeLists.txt错误,正确设置clblast和OpenCL库路径。执行CMake命令构建项目,若报错需手动指定VCPKG库文件路径,确保编译顺利。