更高的训练效率:ChatGLM2-6B-Int4采用了更高效的训练策略,例如分布式训练和混合精度训练等,使得其在更短的时间内完成了训练,同时也减少了计算资源的消耗。 更好的语言表现力:ChatGLM2-6B-Int4在各种语言任务中表现出了出色的性能,包括翻译、文本生成、摘要等,这得益于其强大的跨语言能力。二、本地部署的优势本...
(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...
官方的地址: #需要克隆项目https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B#模型下载(如果你没有科学,麻烦一点需要手动下载)https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/674208019e314311ab5c/?p=%2Fchatglm2-6b-int4&mode=list#模型下载(如果可以科学,官方下载的体验是比较舒适的)https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-...
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是清华大学开源的一款支持中英双语的对话语言模型。经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,具有62 亿参数的 ChatGLM2-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。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)。
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。 运行模式: 1.api方式部启动,执行命令: python api.py 2.命令行方式启动,执行命令:python cli_demo.py 3.网页方式启动,执行命令:python web_demo.py 4. OpenAI 格式启动,执行命令:python openai_api.py ...
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...
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是清华大学开源的一款支持中英双语的对话语言模型。经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,具有62 亿参数的 ChatGLM2-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。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)。
ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,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,ChatGLM2-6B 引入了如下...