后续安装的ZenDNN要求使用CPU版本的PyTorch,因此需要手动安装所需依赖。 pip install protobuf transformers==4.27.1 cpm_kernels gradio mdtex2html sentencepiece accelerate streamlit streamlit-chat pip install torch==1.12.0+cpu torchvision==0.13.0+cpu --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu...
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 4942 次赞同 去咨询 本教程来自...
3646 -- 21:08 App 部署自己的Ai平台 5885 2 17:36 App 纯CPU部署chatglm-6b 5006 5 7:59 App 小白可操作开源docker一键部署语音ChatGLM2-6B大模型派蒙VITS整合 2万 5 4:01 App 【ChatGLM2-6B+联网+思维导图】让ChatGLM拥有 New Bing 的功能 7728 1 9:56 App 在手机上运行通义千问和ChatGLM...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) model =Noneifgpu_id =='-1':ifquantize ==8:print('CPU模式下量化等级只能是16或4,使用4') model_name ="THUDM/chatglm-6b-int4"elifquantize ==4: model_name ="THUDM/chatglm-6b-int4"model = AutoMod...
本文将详细介绍如何在CentOS操作系统上部署ChatGLM3-6B大模型,帮助读者更好地理解和应用该模型。 一、硬件配置 首先,为了能够顺利运行ChatGLM3-6B大模型,我们需要准备一台具有足够计算能力的服务器。推荐配置如下: CPU:至少为Intel Xeon Gold 6248或更高性能的CPU,具有足够的计算能力和内存带宽。 内存:至少为256GB...
5.本地gpu版本教程:https://zhuanlan.zhihu.com/p/669556007 6.手把手一起在本地CPU上部署ChatGLM3-6B_cpu部署chatglm3-6b-CSDN博客 我的今天一天的一些没有收获的收获: markdown会用代码块格式了 代码工作更规范了,更像程序员了。包括这篇文章我写出来的所有内容都是掌握了的。
阿里云第八代Intel CPU实例 阿里云八代实例(g8i/c8i/r8i/hfc8i/hfg8i/hfr8i)采用Intel® Xeon® Emerald Rapids或者Intel® Xeon® Sapphire Rapids,该实例支持使用新的AMX(Advanced Matrix Extensions)指令来加速AI任务。相比于上一代实例,八代实例在Intel® AMX的加持下,推理和训练性能大幅提升。
cpu版本适用于显卡显存不足6g的电脑 2.0.0为最新版本 Pytorch Audio https://download.pytorch.org/whl/torchaudio Pytorch Vision https://download.pytorch.org/torchvision/ CUDA下载(CUDA Toolkit): https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 模型下载(本地部署使用,chatglm默认为自动联网下载): ...
Ⅰ. chatglm3-6b本地部署 ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。 一、安装AI大模型所需依赖项(使用GPU) 由于大语言模型参数量较大,对资源的算力需求高,而CPU资源有限,所以需要采用GPU去进行训练。 安装NVIDIA驱动以及CUDA Toolkit 11.8,地址如下:https://developer.nvidia...
对于搭载了 Apple Silicon 或者 AMD GPU 的 Mac,可以使用 MPS 后端来在 GPU 上运行 ChatGLM3-6B。需要参考 Apple 的官方说明安装 PyTorch-Nightly(正确的版本号应该是2.x.x.dev2023xxxx,而不是 2.x.x)。 如果使用CPU加载,可以忽略显存的要求,但是速度非常慢...