这是报显卡内存不足。 二、报错原因 直接原因:机器显存太小,穷; 根本原因:给模型的prompt太长。 prompt是由history与query进行拼接得到,在chat()方法中,将每一轮历史问答记录old_query、response与当前输入的query拼接起来,得到prompt。代码如下: if not history: prompt = query else: prompt = "" for i, (...
【说明】:如果采用默认配置启动未量化的ChatGLM-6B,初始状态需要消耗13G的显存,如果显存不够的建议选择量化INT4或者INT8来运行,需要修改configs/model_config.py,将LLM的值修改为chatglm-6b-int4或者chatglm-6b-int8.以下是我基于chatglm-6b-int4运行,进行了几轮对话,基本上效果还可以,显存消耗7G左右。4....
尽管ChatGLM-6B在单张消费级显卡上推理使用具有许多优势,但也存在一些不足。首先,由于消费级显卡的性能限制,对于大规模的数据处理和复杂的模型训练,专业GPU服务器仍具有不可替代的优势。其次,消费级显卡的显存容量相对较小,可能无法处理大规模的文本数据。然而,随着技术的不断发展,我们相信这些问题将会逐步得到解决。Cha...
2、CUDA显存不足 笔记本3060改了12G,没出来,但是3070 8G出来了。还是上面的两行代码。 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("D:\\models--THUDM--chatglm2-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("D:\\models--THUDM--chatglm2-6b", trust_remote_code=True).quantize(...
目前ChatGLM-6B 的不足可能包括以下几点:它需要遵守特定的许可协议,不能用于商业目的或者侵犯他人权利。它可能存在一些生成质量不高或者不符合人类偏好的回答,需要进一步改进模型或者引入人类反馈。它可能没有覆盖到所有的中英文自然语言处理任务,需要根据不同的场景进行适当的微调或者适配。ChatGLM 基于 智谱 AI GLM-...
但这里的现实依然是“残酷”的。在文本优化方面,尽管8G的显存能够让ChatGLM-6B跑起来,由于连续的对话需要消耗大量显存资源保存对话历史,一般在进行5轮左右的对话后(在我的电脑上),ChatGLM-6B就会因问显存不足(CUDA out of memory)而“熄火”,并不能像ChatGPT或者文心一言那样能够“拥有完整的一生”。
需要注意的是LOCAL_PATH需要是绝对路径。在显存不足时可以进行量化: # 按需修改,目前只支持 4/8 bit 量化model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).quantize(8).half().cuda() 命令行运行结果如下: 基于P-Tuning 微调 ChatGLM-6B ...
代码中也是分四次加载,我猜测可能是显存不够。 5、格式化输出也使用微调方式。 代码: 除去数据处理不谈,predict.py为预测流程,router函数为分流器,读取问题,通过query_type_router函数分流。 query_analyze.py 中的query_type_router函数,先求出问题类型,使用jieba分词,得到公司名称、年份、关键词,接下来就可以用...
ChatGLM2-6B是清华大学开源的一款支持中英双语的对话语言模型。经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,具有62 亿参数的 ChatGLM2-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。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)。