如果模型是ChatGLM-6b-int4,那么到这里就可以运行了。 但是ChatGLM2-6b-int4还不行,为什么呢?我也很疑惑,我想既然chatglm可以运行了,为什么chatglm2还是有问题。于是我在模型加载kernel的部分单步调试,最终发现了:哦!原来chatglm2直接把CPU的量化版本加载kernel的代码删除了!不知道是不是因为太少人用CPU的量化模...
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,但是对话速度会很慢,需要32GB内存(量化模型需要5GB内存)。使用方法如下: model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b",trust_remote_code=True)...
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,使得其能够更好地捕捉上下文信息,提升...
## 修改模型为chatglm2-6b-int4 python cli_demo.py 1 安装环境和部署过程中可能遇到的问题: (1)cmd里中文输入乱码,仅限当前cmd里显示中文正常的解决方法: chcp 936 (2)git clonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B.git报错 >git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B.git Cloning into '...
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...
项目文件夹 /home/jp/wzk/chatglm2-6b-int4/ChatGLM2-6B 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 ...
chatglm2-6b-int4-cpu CPU INT4 量化版 8核16G 1 registry.cloudrun.cloudbaseapp.cn/cloudrun/chatglm2-6b:cpu-int4 说明:chatglm2-6b-int4-cpu 在内存不满足32 G时可使用,但推理速度会很慢。 服务部署 您可以使用应用服务市场或 CPT 云迁移工具完成组件的部署。
# chatglm2-6b 15G左右 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b # chatglm2-6b-int4 4G左右 git clone https://huggingface.co/THUDM/codegeex2-6b-int4 下载完成之后,选择加载本地模型运行 # 本地加载模型,因为是笔记本,只有6G显存,所以选择加载运行chatglm2-6b-int4模型 ...
ubuntu下部署c..cpu下部署6b和和6b-int 4两种模型,只有在6b下cli_demo是正常的,6b下web_demo和6b-int4 cli和web下客户端都显示下图如图错误,谢谢解答。新进展,ubuntu下部署( cpu)chatgml2 6b和6b-int 4两种模型,只有在6b下客户端和web端是正常的,6b-int4 cli和web下客户端