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...
清华开源LLM ChatGLM2-6B是一款对汉语支持不错的大语言模型。由于完全开源,可对其进行微调,对研究LLM本身,以及基于预训练LLM进行领域知识微调验证都有帮助,在国内受到普遍欢迎。该模型可以部署在内存不少于32G的Windows环境中, 本文提供一个简单的安装指导,
在左侧菜单栏中找到「公共资源」,点击「公共模型」-「大模型」。 然后我们可以看到 OpenBayes 已经存放的一些热门大模型的模型文件,我们以 ChatGLM2-6b 为例进行讲解。 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「...
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,...
【发布】ChatGLM2-6B:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%mp.weixin.qq.com/s/_h9ls_gHIgHho1RBwUlhsA 之前是直接下载B站UP主封装好的懒人包测试的,这次打算参考官网自己部署。 软硬件环境如下: CPU:11700KF GPU:3090ti 24G RAM:DDR4 3200 64G(32G X2) ...
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。
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...
在阿里云上部署chatGLM-6B:https://www.bilibili.com/video/BV1K14y1m7Hu 在阿里云上微调chatGLM-6B:https://www.bilibili.com/video/BV15s4y1c7QW 在阿里云上部署chatGLM2和langchain chatGLM2:https://www.bilibili.com/video/BV1EW4y1f7GA
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格式会报错,本文将以Python Backend的方式进行部署。 1. 模型目录结构 9N-Triton使用集成模型,如上图所示模型仓库(model_repository), ...