import openai if __name__ == "__main__": openai.api_base = "http://localhost:8000/v1" openai.api_key = "none" for chunk in openai.ChatCompletion.create( model="chatglm2-6b", messages=[ {"role": "user", "content": "你好"} ], stream=True ): if hasattr(chunk.choices[0]....
ChatGLM2-6B使用了Multi-Query Attention技术，可以在更低地显存资源下以更快的速度进行推理，官方宣称，推理速度相比第一代提升42%！同时，在INT4量化模型中，6G显存的对话长度由1K提升到了8K！这意味着，我们可以用更低的资源来支持更长的对话。甚至是读取更长的文档进行相关的提取和问答。ChatGLM2-6B升级4：更...
ChatGLM2-6B 利用了 PyTorch 2.0 引入的 torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention 实现高效的 Attention 计算,如果 PyTorch 版本较低则会 fallback 到朴素的 Attention 实现,出现显存占用高于上表的情况。测试了量化对模型性能的影响。结果表明,量化对模型性能的影响在可接受范围内。 量化等级Accuracy (MMLU...
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。 |量化等级|编码 2048 长度的最小显存|生成 8192 长度的最小显存| | --- |---|---| | FP16 / BF16 | 13.1 GB | 12.8 GB | | I...
量化等级最低GPU(对话)最低GPU(微调) FP16(标准)13GB14GB INT88GB9GB INT46GB7GB 如果没有 GPU 硬件,也可以在 CPU 上进行对话,但是相应速度会更慢。需要大概 32GB 内存。 安装环境 下载仓库 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B cd ChatGLM2-6B ...
量化等级编码 2048 长度的最小显存生成 8192 长度的最小显存 FP16 / BF1613.1 GB12.8 GB INT88.2 GB8.1 GB INT45.5 GB5.1 GB 我部署了2个pod,每个pod的资源:CPU(4核)、内存(30G)、1张P40显卡(显存24G)。 三.部署实践 Triton默认支持的PyTorch模型格式为TorchScript,由于ChatGLM2-6B模型转换成TorchScript格...
请将/path/to/model替换为您下载的ChatGLM2-6B模型的路径,/path/to/input.txt替换为您要输入到模型的文本文件的路径,/path/to/output.txt替换为您要将推理结果写入的文本文件的路径。 六、注意事项与优化 GPU显存管理:在运行模型时,请注意GPU显存的使用情况。如显存不足,可以尝试降低模型的量化等级或优化代码以...
量化等级编码2048 长度的最小显存生成8192 长度的最小显存 FP16 / BF16 13.1 GB 12.8 GB INT8 8.2 GB 8.1 GB INT4 5.5 GB 5.1 GB 我部署了2个pod,每个pod的资源:CPU(4核)、内存(30G)、1张P40显卡(显存24G)。 三.部署实践 Triton默认支持的PyTorch模型格式为TorchScript,由于ChatGLM2-6B模型转换成Torch...
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 Mask 进行对话训练,连续对话时可复用前面轮次...
本文将介绍我利用集团 9n-triton 工具部署 ChatGLM2-6B 过程中踩过的一些坑,希望可以为有部署需求的同学提供一些帮助。 二.硬件要求 部署的硬件要求可以参考如下: 量化等级编码2048 长度的最小显存生成8192 长度的最小显存 FP16 / BF16 13.1 GB 12.8 GB INT8 8.2 GB 8.1 GB INT4 5.5 GB 5.1 GB 我部署...