ChatGLM2-6B-INT4 更新时间:2024-11-15 ChatGLM2-6B-INT4是在ChatGLM2-6B的基础上进行INT4 量化,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。本文介绍了相关API。 功能介绍 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台集成快速检索、查看开发文...
一、ChatGLM2-6B-Int4模型介绍ChatGLM2-6B-Int4是OpenAI公司开发的一款基于Transformer架构的预训练语言模型。与GPT-3系列模型相比,ChatGLM2-6B-Int4模型在生成文本的质量和效果方面也有着出色的表现。其主要特点包括: 更大的模型参数:ChatGLM2-6B-Int4拥有6.7亿个参数,相较于GPT-3的175M个参数,大幅提升,使得...
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b-int4",trust_remote_code=True).cuda() 5.运行一次web_demo.py,无模型时会自动下载模型和依赖,找到项目文件夹下的cache/models--THUDM--chatglm2-6b-int4里面无内容则在运行一次,若生成了.no_exist,blobs,refs,snapshots文件夹且snapshots/5579a9f4c...
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...
第一代的ChatGLM2-6B是一个非常优秀的聊天大语言模型。它的部署成本很低,完全版本仅需13GB显存即可进行推理,微调需要14GB显存,在消费级显卡即可使用。而其INT4量化版本则最低仅需6GB即可推理。 相比较第一代,第二大的ChatGLM2-6B模型主要有四点升级: ChatGLM2-6B升级1:基座模型升级,性能更加强大 第二代的Ch...
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。 4. 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。 效果 相比于初代模型,ChatGLM2-6B在多个维度的能力上,都取得了巨大的提升。
所以ChatGLM2-6B的CEval成绩超过GPT4确实提升巨大。但是，经过实际体验后，客观的说ChatGLM2-6B依然还和GPT4有一定差距，但是提升也确实很大。这并不是说CEval评估的不准，主要是一个评估的侧重点问题，这个也放到后续具体讨论。推理效率提高：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 ...
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。 4. 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。 效果 相比于初代模型,ChatGLM2-6B在多个维度的能力上,都取得了巨大的提升。
模型文件夹 /home/jp/wzk/chatglm2-6b-int4/chatglm2-6b-int4 项目文件夹: 模型文件夹 启动项目 在项目的目录下,我们利用现成的直接启动:web_demo.py #先打开看一眼vim web_demo.py model_path是你下载的模型文件夹(如果你不是手动下载的话,可以不改,这样的话会自动下载) ...
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。如果您发现我们的...