ChatGLM2-6b需要较大的显存,如果你的服务器显存不足,可能会导致部署失败。你可以尝试使用量化模型或者降低模型大小来减少显存的占用。 ChatGLM2-6b是一个中英双语对话模型,你需要有足够的语料数据对其进行训练和微调,否则模型效果可能不佳。 在使用ChatGLM2-6b时,需要注意遵守相关法律法规和伦理规范,不得使用模型进行...
本专栏文章适用于AMD显卡在本地部署ChatGLM2-6B模型,该模型是由清华大学THUDM 开源的项目。 本人实测中文对话上,对比ChatGPT3.5还是有一定差距。但是该项目优势是开源,可以在消费级显卡上本地运行,而且可用较低显存训练微调模型,满足个人定制化需求。 【环境准备】 系统要求:Linux (推荐Ubuntu22.04)显卡要求:A卡只能...
mv ChatGLM2-6B_linux_x86_64 /opt/ChatGLM2-6B 进入ChatGLM2-6B目录,并执行以下命令以设置环境变量: cd /opt/ChatGLM2-6B source ChatGLM2-6B_env.sh 启动ChatGLM2-6B应用程序,检查是否能够正常工作。可以使用以下命令启动ChatGLM2-6B: /opt/ChatGLM2-6B/bin/ChatGLM2-6B.sh &在Linux下安装过程中,...
2.导出所有onnx模型,如果过程中提示缺少某些组建,直接’pip install‘即可 3. 对onnx模型进行编译,生成bmodel,这个过程会花一些时间,最终生成’chatglm2-6b.bmodel'文件 移植模型到开发板 4.将chatglm2-6b.bmodel和tokenizer.model拷贝到开发板运行环境。(tokenizer.model来自ChatGLM2-6B) C++部署测试(1684X开发...
cd /home/chq/ChatGLM2-6B conda activate py39 执行pip install (py39) root@chq:/home/chq/ChatGLM2-6B# pip install -r requirements.txt Collecting protobuf (from -r requirements.txt (line 1)) Downloading protobuf-4.25.2-cp37-abi3-manylinux2014_x86_64.whl.metadata (541 bytes) Collectin...
虽然 Nouveau Gallium3D 在游戏速度上还远远无法和 NVIDIA 官方私有驱动相提并论,不过却让 Linux 更容易的应对各种复杂的 NVIDIA 显卡环境,让用户安装完系统即可进入桌面并且有不错的显示效果,所以,很多 Linux 发行版默认集成了 Nouveau 驱动,在遇到 NVIDIA 显卡时默认安装。企业版的Linux 更是如此,几乎所有支持图形...
https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B huggingface官网: https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 2、教程开始: ===硬件最低需求=== 1.不同量化等级的模型,对硬件要求不同,windows/linux均可。 2.N卡配置比较简单,推荐使用N卡。(A卡目前可使用ROCm在linux中部署) 3.显存要求: ...
ChatGLM2-6B是清华大学开源的一款支持中英双语的对话语言模型。经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,具有62 亿参数的 ChatGLM2-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。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)。
虽然 Nouveau Gallium3D 在游戏速度上还远远无法和 NVIDIA 官方私有驱动相提并论,不过却让 Linux 更容易的应对各种复杂的 NVIDIA 显卡环境,让用户安装完系统即可进入桌面并且有不错的显示效果,所以,很多 Linux 发行版默认集成了 Nouveau 驱动,在遇到 NVIDIA 显卡时默认安装。企业版的Linux 更是如此,几乎所有支持图形...
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之上,ChatGLM2-6B 引入了如下新特性:1. 更强大的性能:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM ...