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...
针对 ChatGLM-6B 微调，试验结果显示：与其他两种模式相比， HBM 高速缓存模式在性能和使用方便性方面均更胜一筹。在英特尔® 至强® CPU Max 系列产品上，结合之前的两项优化，我们可以通过以下命令行启动 ChatGLM-6B 微调：△图 7. 在拥有 32 个物理核的英特尔® 至强® CPU Max 9462 双路服务器上启...
INT4 -THUDM/chatglm-6b-int4 · Hugging Face 既然FP16 的跑不起来,那就跑最小的 INT4。 (2)下载模型 01.把这个模型下载下来试试:THUDM/chatglm-6b-int4 · Hugging Face (base)[root@emoh code]# git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4Cloning into'chatglm-6b-int4'... ...
ChatGLM-6B是一个基于General Language Model (GLM)架构的对话生成模型,具有62亿参数。该模型不仅具备优秀的语言理解能力,还能生成连贯、准确的回答,适用于多种对话场景。 ChatGLM-6B的特点 强大的语言理解与生成能力:ChatGLM-6B能够理解和生成复杂的对话内容。 轻量级的参数量:相较于其他大型模型,ChatGLM-6B具有更...
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,...
在人工智能领域,ChatGLM-6B作为一款开源的、支持中英双语的对话语言模型,因其基于General Language Model(GLM)架构和拥有62亿参数而备受关注。该模型结合了模型量化技术,能够在消费级显卡上进行本地部署,非常适合个人学习和项目实践。接下来,本文将为大家提供一份详细的ChatGLM-6B部署教程。 一、环境配置 首先,我们需要...
ChatGLM是transformer架构的神经网络模型,因此从transformer结构入手,分析其源码结构。 transformer结构: 转载请备注出处:https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/ 位置编码 ChatGLM-6B的位置编码采用的旋转位置编码(RoPB)实现。其源码: classRotaryEmbedding(torch.nn.Module):def__init__(self, dim, base=10000, ...
参数规模:ChatGPT的参数规模更大,这使得其在处理复杂语言任务时可能更具优势。然而,ChatGLM-6B通过优化算法和量化技术,在保持高性能的同时降低了部署成本。 开源性:ChatGLM-6B是一款开源模型,用户可以自由获取和使用其源代码。而ChatGPT则是由OpenAI公司开发的闭源模型,用户无法直接获取其源代码。 应用场景:两者在应用...
手把手教程：趋动云部署ChatGLM-6B 创建项目，配置PyTorch 2镜像:创建一个新项目后，添加PyTorch 2 镜像，添加ChatGLM-6B模型：在添加数据这一步，选择chatglm-6b-230726模型，11G的模型文件就可以在项目中直接使用了 请注意添加后，该模型文件，所在的目录为/gemini/data-1,在后续设置中需要使用（在Python代码中...
1、下载ChatGLM-6B代码 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git 进入到ChatGLM-6B中,执行相应的安装命令 pip install gradio # 用于启动图形化界面 pip install -r requrement.txt 2、下载模型代码(ChatGLM-6B的模型代码在huggingface上托管:https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b) ...