简介:本文详细记录了如何在本地CPU上运行ChatGLM-6B模型的过程,包括环境准备、模型安装、数据预处理、模型训练和评估等步骤。通过这个过程,我们可以更好地理解如何在实际应用中使用这个强大的语言模型。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 在开始之前,我们需要先确...
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...
pip install torch==1.12.0+cpu torchvision==0.13.0+cpu --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu 下载并安装ZenDNN。 ZenDNN运行库包括为AMD CPU架构优化的基本神经网络构建块的API,使深度学习应用程序和框架开发人员能够提高AMD CPU上的深度学习推理性能。 wget https://download.amd.com/dev...
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...
如果运行时提示内存或显存不足,可以尝试以下解决方案: 使用量化模型:下载并部署量化版本的ChatGLM-6B,以减少资源占用。 增加硬件资源:升级CPU、内存或GPU以满足模型运行需求。 六、实际应用 部署完成后,你可以通过命令行或Web界面与ChatGLM-6B进行交互。它可以用于聊天机器人、智能客服、知识问答等多种场景。 结语 通...
英特尔® 至强® CPU Max 系列[4],配备 64 GB 的 HBM2e 高带宽内存,为在 CPU 上高效运行大模型提供了高达~1TB/s的内存带宽支持[5]。 该CPU 集成的 HBM,能够在 3 种模式下灵活配置: HBM-Only 模式——支持内存容量需求不超过 64 GB 的工作负载,具备每核 1 至 2 GB 的内存扩展能力,无需更改代码...
英特尔 至强 CPU Max 系列[4],配备64 GB 的 HBM2e高带宽内存,为在CPU上高效运行大模型提供了高达~1TB/s的内存带宽支持[5]。 该CPU 集成的 HBM,能够在 3 种模式下灵活配置: HBM-Only 模式——支持内存容量需求不超过 64 GB 的工作负载,具备每核 1 至 2 GB 的内存扩展能力,无需更改代码和另购DDR,即可...
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。 果然还是官方文档最靠谱最应该看!!!最后运行出的还是官方的代码,别人的没运行出来,尤其是...
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...
把文件放过去以后,运行就不会去下载上面几个大文件了,就能跑起来 python web_demo.py 遗憾的是 我本地GPU内存只有6G,玩了一会就会OOM,而共享内存又不能用上,如果用CPU很卡,根本起不来,本来想搭建一个简单版本的ChatGPT自己玩也行的。 后知后觉的环境 ...