通过千帆大模型开发与服务平台,我们可以更加高效地利用ChatGLM2-6B进行自然语言处理任务,提高任务的准确率和效率。例如,在智能客服领域,我们可以利用ChatGLM2-6B实现更加智能和高效的对话交互,提升用户体验。 综上所述,ChatGLM2-6B是一款功能强大、性能卓越的自然语言处理模型。通过详细的安装、基础用法、本地部署、模...
# 本地加载模型,因为是笔记本,只有6G显存,所以选择加载运行chatglm2-6b-int4模型 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("E:\\ChatGLM2-6B\\models\\chatglm2-6b-int4", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("E:\\ChatGLM2-6B\\models\\chatglm2-6b-int4", trust_remote_...
2、修改第二处model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).cuda()其作用是将保存在相对路径THUDM/chatglm2-6b下的ChatGLM2-B6模型加载到CUDA上运行。如果你的主机上有可用的GPU,且支持CUDA,则无需修改上述代码,否则将其复制一行并注释原始代码,将代码中最后的.cuda()...
ChatGLM2-6B是清华大学开源的中英双语对话模型,作为ChatGLM-6B的第二代版本,它在保留初代模型优秀特性的基础上,引入了更强大的性能、更长的上下文处理能力和更高效的推理能力。本文将带领读者从零开始,逐步完成ChatGLM2的本地部署,让每个人都能在自己的机器上运行这一强大的语言模型。 一、环境准备 1.1 硬件要求 ...
5885 2 17:36 App 纯CPU部署chatglm-6b 5006 5 7:59 App 小白可操作开源docker一键部署语音ChatGLM2-6B大模型派蒙VITS整合 2万 5 4:01 App 【ChatGLM2-6B+联网+思维导图】让ChatGLM拥有 New Bing 的功能 7728 1 9:56 App 在手机上运行通义千问和ChatGLM2!!!命令在简介!!! 1.6万 4 3:37 App...
2.2.1 确认本地环境可以运行的模型量化等级 注意该项目的说明:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/blob/main/README.md,结合本地机器的显存大小(gpu运行)或内存大小(cpu运行),选择本地部署的模型的量化等级 Multi-Query Attention 同时也降低了生成过程中 KV Cache 的显存占用,此外,ChatGLM2-6B 采用 Causal...
所以把自己的主力PC 做了一个双系统,然后挑一个开源大模型本地部署 首先挑一个能运行的开源模型,选中了ChatGLM2-6B 模型 ,由清华大学开源的中英双语对话模型 。部署门槛比较低,性能也错。 项目地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 硬件环境: ...
CPU部署 如果没有 GPU 硬件的话,也可以在 CPU 上进行对话,但是对话速度会很慢,需要32GB内存(量化模型需要5GB内存)。使用方法如下: model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b",trust_remote_code=True).float() 如果内存不足,可以直接加载量化后的模型: ...
ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM2-6B具有更强大的性能、更长的上下文、更高效的推理等特性。 阿里云第八代Intel CPU实例 阿里云八代实例(g8i/c8i/r8i/hfc8i/hfg8i/hfr8i)采用Intel® Xeon® Emerald Rapid...
将模型下载至本地并使用本地路径 改用.float()使用cpu 已安装[TDM-GCC](https://jmeubank.github.io/tdm-gcc/),且勾选了OpenMP Solutions 我的解决思路是运行ChatGLM-6b-int4,如果ChatGLM-6b-int4可以运行,那么可以参照着ChatGLM-6b-int一步步调试以最终跑通ChatGLM2-6b-int4。