可以通过运行仓库中的openai_api.py进行部署: python openai_api.py 调用方式 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",...
值得注意的是,ChatGLM2-6B的GPU显存建议至少为12G,int8量化需要8G,int4量化则需要4G。 二、模型下载 您可以从Hugging Face Model Hub(https://huggingface.co/)或官方GitHub仓库(https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B)下载预训练的ChatGLM2-6B模型。请确保选择与您使用的Python版本兼容的模型,并下载所有必要...
ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,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)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语...
更优秀的模型特性:继承 ChatGLM2-6B 模型特性,CodeGeeX2-6B 更好支持中英文输入,支持最大 8192 序列长度,推理速度较一代 CodeGeeX-13B 大幅提升,量化后仅需6GB显存即可运行,支持轻量级本地化部署。 更全面的AI编程助手:CodeGeeX插件(VS Code,Jetbrains)后端升级,支持超过100种编程语言,新增上下文补全、跨文件补...
以下是对自己部署ChatGLM2-6B过程的一个记录 1. ChatGLM2-6B模型说明 看源码官方介绍就好了 GitHub - THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型 2. 本地硬件配置 Windows10系统 NVIDIA显卡:显存必须6G以上GPU;16G内存 3. 安装Cuda与Cudnn 在GPU上部署这个项目...
(看 ChatGLM-6B 官方文档有量化模型的设置,猜测可以让更少的硬件也能运行起来,我没仔细研究。) 第一次运行的时候,就按了回车,选择默认 cpu-basic 硬件配置,就没运行起来。 如果直接输入:t4-medium,会提示需要添加一个付款方式:You must add a payment method to your account 。...
显卡内存为6GB,所以符合int4的模型。模型量化会带来一定的性能损失,ChatGLM2-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。 ~]# git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4 四、部署运行 先修改对应文件的内容,将红色框框改成自定义的chatglm2-6b-int4的路径。
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。相比...
更优秀的模型特性:继承 ChatGLM2-6B 模型特性,CodeGeeX2-6B 更好支持中英文输入,支持最大 8192 序列长度,推理速度较一代 CodeGeeX-13B 大幅提升,量化后仅需6GB显存即可运行,支持轻量级本地化部署。 更全面的AI编程助手:CodeGeeX插件(VS Code,Jetbrains)后端升级,支持超过100种编程语言,新增上下文补全、跨文件补...
本文旨在指导用户如何在个人电脑上高效部署ChatGLM2-6B中文对话大模型,以便进行本地化的对话交互。 一、硬件与操作系统要求 首先,确保您的个人电脑具备足够的硬件资源,包括高性能的处理器、足够的内存(建议32GB以上)和存储空间,以及支持CUDA的NVIDIA显卡(显存至少6GB,以支持模型量化技术)。如果您的电脑没有GPU硬件,也...