注意,目前ChatGLM-6B有3个版本可以使用,没有量化的版本做推理需要13G的GPU显存,INT8量化需要8GB的显存,而INT4量化的版本需要6GB的显存。 模型量化会带来一定的性能损失,经过测试,ChatGLM-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。 本机只有6GB的显存,只能使用INT4版本了。 2、运行部署GPU版本的INT4量化...
优点:1.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,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。 2,更长的序列长度: 相比 GLM-10B(序列长度1024),ChatGLM-6B 序列长度达 2048,支持更长对话和应用。 3...
代码如下:from transformers import AutoTokenizer, AutoModeltokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('D:\\data\\llm\\chatglm-6b-int4', trust_remote_code=True, revision='')model = AutoModel.from_pretrained('D:\\data\\llm\\chatglm-6b-int4', trust_remote_code=True, revision='').half().c...
•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 GLM-10B(序列长度1024), ChatGLM-6B 序列长度达 2048 ,ChatGLM2-6B序列 ...
量化过程需要在内存中首先加载 FP16 格式的模型,消耗大概 13GB 的内存。如果你的内存不足的话,可以直接加载量化后的模型,INT4 量化后的模型仅需大概 5.2GB 的内存: # INT8 量化的模型将"THUDM/chatglm-6b-int4"改为"THUDM/chatglm-6b-int8"
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型,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-INT8 是 ChatGLM-6B 量化后的模型权重。具体的,ChatGLM-6B-INT8 对 ChatGLM...
ChatGLM2-6B至少需要13GGPU(虽然官网说12G即可),int8需要8G,int4需要4G。 百川13B至少需要28GGPU(虽然官网说24G即可) 以下环境为Windows: 1.安装git 2.安装python 3.安装pip 4.安装CUDA 5.安装conda(非必须) 6.安装Torch 注:PyTorch官方下载很慢,可以选择先下载到本地,然后pip install xxx.whl,下载时注意...
AMX 是内置于第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器中的矩阵乘法加速器，能够更快速地处理 BFloat16 (BF16) 或 INT8 数据类型的矩阵乘加运算，从而显著提升模型训练和推理的性能。△图 1. 英特尔® AMX 技术架构 目前，现行的 PyTorch 框架中，已经可以通过具备 BF16 自动混合精度功能自动实现对 AMX 加速器...
com/host-market/gpu，如果复现 FP16无量化模型，至少需要选择 A4000 显卡；如果复现 INT4或者INT8模型...
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。4.1.2、模型配置 ...