chatGLM2-6B的模型地址:(需要科学上网 ) 其实主要的就是这7个bin大文件,存放的模型参数 chatglm2-6B模型参数 下载方式 手动下载! 下载完毕上传到租赁的GPU服务器就行,可能比较费流量 git lfs 工具——用来下载大文件的工具(受网络限制 ,可能需要多次尝试) git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B#mo...
ChatGLM-6B是开源的文本生成式对话模型,基于General Language Model(GLM)框架,具有62亿参数,结合模型蒸馏技术,实测在2080ti显卡训练中上(INT4)显存占用**6G**左右, **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...
此外,ChatGLM2-6B采用Causal Mask进行对话训练,连续对话时可复用前面轮次的 KV Cache,进一步优化了显存占用。 因此,使用6GB显存的显卡进行INT4量化的推理时,初代的ChatGLM-6B模型最多能够生成1119个字符就会提示显存耗尽,而ChatGLM2-6B能够生成至少8192个字符。 研究团队也测试了量化对模型性能的影响。结果表明,量化对...
上下文长度扩展:基于FlashAttention技术,ChatGLM2-6B将基座模型的上下文长度从2K扩展到了32K,大大提升了模型对长上下文的捕捉能力。此外,在对话阶段,该模型使用8K的上下文长度进行训练,允许更多轮次的对话。 高效的推理:ChatGLM2-6B采用了Multi-Query Attention技术,使得模型具有更高效的推理速度和更低的显存占用。在官方...
ChatGLM-6B 模型是基于 General Language Model(GLM)架构的中英双语对话模型,拥有62亿参数。通过模型量化技术,该模型可以在消费级显卡上进行本地部署,最低只需6GB 显存。该模型具备问答和对话功能,初步展现了其在人工智能领域的应用潜力。 ChatGLM2-6B 模型在保留了初代模型的对话流畅和低门槛部署特性的基础上,增加...
由于ChatGLM2-6B是前几天才发布的,所以没有来及详细测试,有几点需要注意:1. 更新模型到最新版,首先使用命令行工具进入models\chatglm2-6b,执行git pull,由于huggingface网络问题,需要执行几次,直到成功2. 参数设置 最重要的几个参数:
本文参考 ChatGLM2-6B 官方文档,在矩池云复现了对于 ChatGLM2-6B 模型基于 P-Tuning v2 的微调。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 7GB 显存即可运行。 官方文档地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/tree/main/ptuning ...
ChatGLM2-6B是由智谱AI与清华KEG实验室发布的中英双语对话模型,具备强大的推理性能、效果、较低的部署门槛及更长的上下文,在MMLU、CEval等数据集上相比初代有大幅的性能提升。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台...
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)。