1、修改第一处在文件web_demo.py第7行,会看到加载LLM模型的代码:model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).cuda()与修改cli_demo.py相同,复制粘贴一行后,将本来的代码注释掉,然后将代码最后的.cuda()调用修改为.float():#mo
3.cpu部署: from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("D:\xxx\ChatGLM2\ChatGLM2-6B\chatglm2-6b-int4", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("D:\xxx\ChatGLM2\ChatGLM2-6B\chatglm2-6b-int4", trust_remote_code=True).f...
CPU及其量化部署:在CPU环境下进行模型推理,同样可以利用量化技术。 Mac部署:在Mac操作系统上进行模型推理。 多卡部署:利用多块GPU进行并行推理,提高推理速度。五、ChatGLM2-6B模型微调 ChatGLM2-6B支持模型微调,包括Prompting和参数高效微调等方式。Prompting:通过设计合适的提示词(Prompt)来引导模型生成符合期望的回答。
CentOS7 上安装部署chatglm2-6b 按照说明文档,先按照了最新版本的Python,官网下载了最新的版本3.11后,一顿操作感觉分分钟就安装完了。 但是继续安装chatglm2-6b 所需的依赖包时,就遇到了N多坑点,为了解决这些坑点,耗时真的很长(按周计算的那种)。如果是CPU服务器,则至少需要30G内存。 第一个坑点:安装Python...
首先点击「公共教程」-「大模型」,选择「快速部署 ChatGLM2-6b-32k」 页面跳转后,可以看到 README 有一个包含 4 步的讲解,点击右上角的「克隆」。 克隆后可以看到,点击右下角的「审核并执行」,然后点击「继续执行」。 待容器的状态变为「运行中」后,说明我们已经成功将该教程克隆到自己的工作空间并运行起来...
ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本,它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,引入了更强大的性能、更长的上下文、更高效的推理以及更开放的协议等新特性。这些特性使得ChatGLM2-6B在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。 二、本地安装电脑配置要求 在开始安装之前...
Enter Spaces hardware (cpu-basic, cpu-upgrade, t4-small, t4-medium, a10g-small, a10g-large, a100-large) [cpu-basic]: 这个地方输入:t4-medium,才能让 ChatGLM2-6B 跑起来。 (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...
ChatGLM-6B作为一款开源的大模型,凭借其强大的语言生成和理解能力,吸引了众多开发者和研究人员的关注。本文将详细介绍如何在Windows 11系统上成功部署ChatGLM2-6B大模型,并基于千帆大模型开发与服务平台进行测试和验证。 一、环境准备 系统要求: 操作系统:Windows 11 硬件配置:建议配备至少8GB内存和4核CPU,以确保模型...
改用.float()使用cpu 已安装[TDM-GCC](https://jmeubank.github.io/tdm-gcc/),且勾选了OpenMP%EF%BC%8C%E4%B8%94%E5%8B%BE%E9%80%89%E4%BA%86OpenMP) 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-...