更高效的推理：基于 Multi-Query Attention 技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。更开放的协议：ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放，在获得官方的书面许可后，亦允许商业使用。选取...
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显存就可以运...
P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%,再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法,最低只需要 7 GB 显存即可运行。下面以 ADGEN (广告生成) 数据集为例介绍代码的使用方法。 一、软件依赖 除ChatGLM-6B 的依赖之外,还需要按照以下依赖
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量化的ChatGLM-6B模型 GPU版本的模型部署很简单,上述两个步骤完成之后即可运行。代码如下: from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("D:\\data\\llm\\chatglm-6b-int4", trust_remote_code...
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 ...
根据介绍,ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型,并针对中文进行了优化。该模型基于 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 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)。 用户3578099 2023/09/01 7260 60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~ ...
第一代的ChatGLM2-6B是一个非常优秀的聊天大语言模型。它的部署成本很低，完全版本仅需13GB显存即可进行推理，微调需要14GB显存，在消费级显卡即可使用。而其INT4量化版本则最低仅需6GB即可推理。相比较第一代，第二大的ChatGLM2-6B模型主要有四点升级：ChatGLM2-6B升级1：基座模型升级，性能更加强大 第二代的...
IT之家此前报道，清华 NLP 团队于 3 月 14 日发布了中英双语对话模型 ChatGLM-6B，初具问答和对话功能。该模型基于 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）。ChatGLM2-6B 模型于 6 月 25 日发布...