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...
同平台对比chatglm6B 与chatglm2-6b API int4 单卡性能对比,以及Api双卡chatglm2-6b模型 跑QAbot,对比录屏平台 intel10代ES QTB0 10核心20线程 内存32G 计算卡M4-4G ,矿卡计算用P102-100 10G两张主板Z490piceX16+X8+X1*2 Ubuntu 23.04cuda 12.2, 视频播放量 740、弹幕量
ChatGLM2-6B-INT4是在ChatGLM2-6B的基础上进行INT4 量化,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。本文介绍了相关API。 功能介绍 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,平台集成快速检索、查看开发文档、查看在线调用的请求内容和返回结果、复制...
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。 1. 项...
据huggingface 页面显示, ChatGLM-6B 的第二代版本 ChatGLM2-6B 现已正式开源。ChatGLM2-6B 拥有比 Ch…
ChatGLM2-6B-Int4是OpenAI公司开发的一款基于Transformer架构的预训练语言模型。与GPT-3系列模型相比,ChatGLM2-6B-Int4模型在生成文本的质量和效果方面也有着出色的表现。其主要特点包括: 更大的模型参数:ChatGLM2-6B-Int4拥有6.7亿个参数,相较于GPT-3的175M个参数,大幅提升,使得其能够更好地捕捉上下文信息,...
其他大神说的差不多了,几乎坑都踩了一遍。 数据学习:手把手教你本地部署清华大学KEG的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡版本和CPU版本的本地部署七分袁:新手搭建ChatGLM-6B踩坑记录,有人说ChatGLM-6B可以达到…
chatglm2-6..原文model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).cuda()为避开
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,在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。
"中的Hugging Face Hub跳转到Hugging Face Hub,默认跳转的是chatglm2-6b,在网址最后追加-int4后重新跳转#网址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4;#下载chatglm2-6b的话运行会报错:Error(s) in loading state_dict for ChatGLMForConditionalGeneration:size mismatch for transformer.encoder.layers...