此时可以先将模型下载到本地,然后从本地加载。" 中的Hugging Face Hub跳转到Hugging Face Hub,默认跳转的是chatglm2-6b,在网址最后追加-int4后重新跳转#网址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4; #下载chatglm2-6b的话运行会报错:Error(s) in loading state_dict for ChatGLMForConditionalGener...
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) PS: 此时需要到最后一行,修改...
(1)创建conda的虚拟环境,指定Python的版本: conda create -n chatglm2-6b python=3.8 (2)激活环境: conda activate chatglm2-6b (3)下载torch的gpu版本以及依赖包: pip install -r requirements.txt 2.3 下载chatglm2-6b-int4的模型文件 从(https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4/tree/main)下...
模型量化会带来一定的性能损失,经过测试,ChatGLM2-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。 如果内存不足,可以直接加载量化后的模型: model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b-int4",trust_remote_code=True).cuda() CPU部署 如果没有 GPU 硬件的话,也可以在 CPU 上进行对话,但是对话速...
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、查看开发文档、查看在线调用的请求内容和返回结果、复制...
https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4 1. 2. 3. 4. 5. 6. 我们需要对项目进行克隆,同时需要下载对应的模型,如果你有科学,可以忽略模型的下载,因为你启动项目的时候它会自己下载。 配置要求 根据官方的介绍,可以看到对应的显卡要求,根据我的情况(2070Super 8GB * 2),我这里选择下载了INT4的模型...
百川大模型官网体验地址:https://chat.baichuan-ai.com/ 二、环境准备 ChatGLM2-6B至少需要13GGPU(虽然官网说12G即可),int8需要8G,int4需要4G。 百川13B至少需要28GGPU(虽然官网说24G即可) 以下环境为Windows: 1.安装git 2.安装python 3.安装pip
简介:LLM-01 大模型 本地部署运行 ChatGLM2-6B-INT4(6GB) 简单上手 环境配置 单机单卡多卡 2070Super8GBx2 打怪升级! 写在前面 其他显卡环境也可以!但是最少要有8GB的显存,不然很容易爆。 如果有多显卡的话,单机多卡也是很好的方案!!! 背景介绍
chatglm2-6b-int4(11 files) get_app fullscreen chevron_right article MODEL_LICENSE.txt2.36 kB article README.md7.69 kB config.json1.12 kB code configuration_chatglm.py2.06 kB article gitattributes.txt1.52 kB code modeling_chatglm.py46.93 kB insert_drive_file pytorch_model.bin3.92 GB code quan...
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,在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。