1.较低的部署门槛: FP16 半精度下,ChatGLM-6B 需要至少 13GB 的显存进行推理,结合模型量化技术,一需求可以进一步降低到 10GB(INT8) 和 6GB(INT4), 使得 ChatGLM-6B 可以部署在消费级显卡上。 2,更长的序列长度: 相比 GLM-10B(序列长度1024),ChatGLM2-6B 序列长度达32K,支持更长对话和应用。 3,人类...
quantization_bit 可以设置 int4 or int8 类型的量化,若不设置这个参数,则默认是fp16 表示模型训练OK了,静静等待吧!! 2.模型预测和部署 ChatGLM2-6B/ptuning/evaluate.sh evaluate.sh预测脚本 CHECKPOINT=adgen-chatglm2-6b-pt-0815-128-2e-2 表示为模型训练微调时候生成的ptuning的权重 模型预测的结果 out/...
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的 KV Cache,进一步优化了显存占用。 因此,使用6GB显存的显卡进行INT4量化的推理时,初代的ChatGLM-6B模型最多能够生成1119个字符就会提示显存耗尽,而ChatGLM2-6B能够生成至少8192个字符。 研究团队也测试了量化对模型性能的影响。结果表明,量化对...
使用方法如下(需要大概 32GB 内存),如果你的内存不足的话,也可以使用量化后的模型chatglm2-6b-int4。 代码语言:javascript 复制 model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).float() 多卡部署 如果你有多张 GPU,但是每张 GPU 的显存大小都不足以容纳完整的模型,那么...
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 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。说白了,使用门槛进一步降低了,本来ChatGLM就是入门显卡(如3060TI)玩大模型的最好选择,现在ChatGLM2-6B成了最好的上位替代。 有条件的商业开源:ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放,在获得...
评测指标为中文 Rouge score 和 BLEU-4。生成的结果保存在./output/adgen-chatglm2-6b-pt-128-2e-2...
看下paddlenlp的版本,应该是2.6.0rc0.post0或者更新的版本。 2、将ChatGLM2-6B模型文件放入指定位置 ChatGLM2-6B的模型文件已经通过数据集挂载,使用tar命令解到指定位置即可。这里使用了.paddlenlp/models/THUDM/chatglm2-6b目录,这个目录是Taskflow放置ChatGLM2-6B的模型文件的默认目录。In...
File ~/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm2-6b-int4/quantization.py:287, in ...
在默认配置 `quantization_bit=4`、`per_device_train_batch_size=1`、`gradient_accumulation_steps=16` 下,INT4 的模型参数被冻结,一次训练迭代会以 1 的批处理大小进行 16 次累加的前后向传播,等效为 16 的总批处理大小,此时最低只需 6.7G 显存。若想在同等批处理大小下提升训练效率,可在二者乘积不变的...
代码实现了对于 ChatGLM2-6B 模型基于 P-Tuning v2 的微调。P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%,再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法,最低只需要 7GB 显存即可运行。 什么是P-tuning-v2 我们让claude.ai解释一下: P-tuning-v2是基于Prompt-tuning方法的NLP模型微调技术。 P-tuning的全称...