更高效的推理:基于 Multi-Query Attention 技术,ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用:在官方的模型实现下,推理速度相比初代提升了 42%,INT4 量化下,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。 更开放的协议:ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放,在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。 一、Cha...
pipeline 推理 基于API接口的推理 结语 随着ChatGPT 的现象级走红,引领了AI大模型时代的变革,从而导致 AI 算力日益紧缺。与此同时,中美贸易战以及美国对华进行AI芯片相关的制裁导致 AI 算力的国产化适配势在必行。之前对华为昇腾AI软硬件平台进行过相应的介绍,本文将讲述针对ChatGLM-6B大模型在昇腾910加速卡上面进行...
在本次模型评测实验中,本文采用了基于ChatGLM-6B模型和zero-nlp项目单卡在海光DCU Z100 和寒武纪MLU370-X8及昇腾310上进行推理性能评测。通过此次评测能更好,更全面的了解国产卡对大模型在实际任务中的表现。 下面我们将海光DCU Z100 和寒武纪MLU370-X8进行推理性能评测。(均节选部分代码) 二、推理性能表 运行...
加速推理方面，ChatGLM2-6B主要应用了Multi-Query Attention技术。Multi-Query Attention 是一种新颖的注意力机制，它可以有效地提高 Transformer 模型的推理速度，同时保持高质量的序列表示。它的核心思想是将多个注意力头的键和值合并为一个共享的张量，从而减少了内存访问的开销。这样，每个注意力头只需要计算自己的查...
Jittor是一个动态图深度学习框架,它支持CPU和GPU加速。因此,我们需要安装Jittor和相应的GPU驱动程序。在Linux环境下,可以通过以下命令安装Jittor: pip install jittor 请确保您的系统已经安装了兼容的CUDA和cuDNN库,以便使用GPU加速。 3. 安装JittorLLMs推理库 接下来,我们需要安装JittorLLMs推理库。这个库提供了对...
在推理框架选择方面,可以选择使用PyTorch、TensorFlow等深度学习框架进行推理。同时,也可以使用一些推理加速工具对推理过程进行优化,如TensorRT等。总之,部署ChatGLM-6B需要具备一定的硬件和软件环境以及模型训练和部署经验。在实际应用中,可以根据具体的需求和场景选择合适的部署方案,以达到最佳的效果。
Mac上没有CUDA可以用,而量化模型是基于CUDA开发的。所以M1/M2的MPS GPU加速也不可用,这里只能用CPU推理。CPU推理需要安装g++和openmp 由于本机安装的g++版本是14.x,所以可以按照链接的指示安装openmp 然后把THUDM/chatglm-6b-int4拷贝到代码的ChatGLM-6B下。所以在本地克隆下来的代码目录下,模型放在 ...
lyraChatGLM: 对 ChatGLM-6B 进行推理加速,最高可以实现 9000+ tokens/s 的推理速度 ChatGLM-MNN: 一个基于 MNN 的 ChatGLM-6B C++ 推理实现,支持根据显存大小自动分配计算任务给 GPU 和 CPU JittorLLMs:最低3G显存或者没有显卡都可运行 ChatGLM-6B FP16, 支持Linux、windows、Mac部署 ...
use_gpu=True,# 根据是否需要gpu加速推理来配置override =True, instances=2) 四.集成至langchain 使用langchain可以快速基于LLM模型开发一些应用。使用LLMs模块封装ChatGLM2-6B,请求我们的模型服务,主要实现_call函数,可以参考如下代码: import json import time ...
并且,使用IPEX-LLM (Intel® LLM Library for PyTorch)降低模型精度,加速推理。 硬件环境: 使用32G内存的阿里云第八代Intel CPU实例) 阿里云八代实例(g8i)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...