2、运行部署CPU版本的INT4量化的ChatGLM-6B模型 总结 ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组发布的一个类似ChatGPT的开源对话机器人,由于该模型是经过约1T标识符的中英文训练,且大部分都是中文,因此十分适合国内使用。 数据学习 3 次咨询 5.0 合肥工业大学 管理科学与工程博士 4942 次赞同 去咨询 本教程来自...
ChatGLM-6B int4的本地部署与初步测试 0. 前言 本次笔记是对于实习初期,初次接触到LLM大模型的一些记录。内容主要集中在对于环境的配置的模型的运行。 本人的硬软件配置如下: GPU: RTX3060 6GB显存 内存: 32GB 系统: Windows 11 1. Anaconda3 + Pycharm 的环境搭建 我使用的是Anaconda3 + PyCharm 的环境...
4 环境安装 5 运行 5.1 FP16 5.2 量化 6 演示 1 简介 ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,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使用了和ChatGPT相似的技术,针对中文问答和...
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...
在此基础上，ChatGLM-6B模型还使用了一种基于INT4量化级别的模型量化技术，进一步减少了其显存占用和推理时间。通过这些优化措施，ChatGLM-6B模型可以在消费级的显卡上进行本地部署，并且可以实现实时的对话交互。根据清华大学KEG实验室与智谱AI公司提供的数据，ChatGLM-6B模型在INT4量化级别下最低只需6GB显存就可以...
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型。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)。 从零环境开始配置 1、安装 python
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 介绍 ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,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
本地部署ChatGLM-6B 今天在自己的 PC 上部署和体验了ChatGLM-6B的推理服务,简单记录一下流程。 ChatGLM-6B 简介 ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,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...
量化等级最低GPU 显存 FP16(无量化) 13 GB INT8 10 GB INT4 6 GB 项目地址 Github:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B Hugging Face Hub(模型地址):https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b 2.部署模型的基本流程(小白向) 2.1 从github上下载所需要启动模型的文件 模型启动对应的文件在github上的Cha...