安装ZenDNN所需依赖。 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://downloa...
就 ChatGLM-6B 而言，其开源微调代码的 autocast_smart_context_manager() 函数，也已具备对 CPU 自动混合精度的支持。因此，只需在启动微调时加入 CPU 自动混合精度的使能参数即可直接利用英特尔® AMX 带来的优势。△通过trainer.py 中的autocast_smart_context_manager() 函数，在 ChatGLM-6B 开源 prompt-...
1、Windows+CPU方案的必备条件 CPU版本的ChatGLM-6B部署比GPU版本稍微麻烦一点,主要涉及到一个kernel的编译问题。 在安装之前,除了上面需要安装好requirements.txt中所有的Python依赖外,torch需要安装好正常的CPU版本即可。 但是,除了这些CPU版本的安装还需要大家在本地的Windows下安装好C/C++的编译环境。推荐安装TDM-GCC...
然后从https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/fb9f16d6dc8f482596c2/ 手动下载模型参数文件,并将下载的文件替换到刚才新建的chatglm-6b 文件夹内。 5、修改为 CPU 运行 ChatGLM-6B 到ChatGLM-6B目录下,复制一份web_demo.py文件,重名为web.py。 修改5,6行为: tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatgl...
就ChatGLM-6B而言,其开源微调代码的 autocast_smart_context_manager() 函数,也已具备对CPU自动混合精度的支持。 因此,只需在启动微调时加入 CPU 自动混合精度的使能参数即可直接利用英特尔AMX 带来的优势。 图2. 通过trainer.py 中的 autocast_smart_context_manager() 函数,在 ChatGLM-6B 开源 prompt-tuning ...
用的cpu运行的,但配置实在不够,跑是能跑,慢死了。。。 首先,chatGLM-6B 不能直接在 Windows 中完成部署,需要使用 Linux 子系统,这就要求 windows 10 以上。 在Windows 中运行会一路报各种错误,只是体验一下实在是没必要一路处理错误到 windows 能跑起来,处理起来麻烦的很(主要不会),不然直接加入项目开发去...
就ChatGLM-6B而言,其开源微调代码的 autocast_smart_context_manager() 函数,也已具备对 CPU 自动混合精度的支持。 因此,只需在启动微调时加入 CPU 自动混合精度的使能参数即可直接利用英特尔® AMX 带来的优势。 图2. 通过trainer.py 中的 autocast_smart_context_manager() 函数,在 ChatGLM-6B 开源 prompt-...
搭建ChatGLM2-6B CPU版本 https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b-32khttps://github.com/THUDM/ChatGLM31、前言#1.1、简介#清华开源LLM ChatGLM2-6B是一款对汉语支持不错的大语言模型。由于完全开源,可对其进行微调,对研究LLM本身,以及基于预训练LLM进行领域知识微调验证都有帮助,在国内受到普遍欢迎。该...
AMD CPU 实例部署 ChatGLM-6B(ZenDNN) 简介:本文将基于阿里云 AMD 服务器g8a和 ChatGLM-6B 大模型,快速搭建出个人版聊天机器人。 一、背景介绍 ChatGLM-6B 是有清华大学开源的、支持中英双语对话的大语言模型,该模型基于 General Language Model(GLM)架构,具有 62 亿参数,并针对中文问答和对话进行了优化,可以...
运行部署CPU版本的INT4量化的ChatGLM-6B模型 CPU版本量化模型的代码与GPU版本稍微有点差异,代码如下: fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModel tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("D:\LLM\chatglm-6b-int4",trust_remote_code=True,revision="")model=AutoModel.from_pretrained("D:\LLM\chatglm-6b-int...