ChatGLM2-6B 是清华与智谱合作开发的开源中英双语对话大模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,模型对话流畅、部署门槛较低。硬件最低需求,显存13G以上1、不同量化等级的模型,对硬件要求不同,windows/linux均可。2、N卡配置比较简单,推荐使用N卡。模型 量化 显存要求ChatGLM2
1、修改第一处在文件web_demo.py第7行,会看到加载LLM模型的代码:model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).cuda()与修改cli_demo.py相同,复制粘贴一行后,将本来的代码注释掉,然后将代码最后的.cuda()调用修改为.float():#model = AutoModel.from_pretrained("THUD...
ChatGLM-6B作为一款开源的大模型,凭借其强大的语言生成和理解能力,吸引了众多开发者和研究人员的关注。本文将详细介绍如何在Windows 11系统上成功部署ChatGLM2-6B大模型,并基于千帆大模型开发与服务平台进行测试和验证。 一、环境准备 系统要求: 操作系统:Windows 11 硬件配置:建议配备至少8GB内存和4核CPU,以确保模型...
ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本,它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,引入了更强大的性能、更长的上下文、更高效的推理以及更开放的协议等新特性。这些特性使得ChatGLM2-6B在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。 二、本地安装电脑配置要求 在开始安装之前,...
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).float() 如果内存不足,可以直接加载量化后的模型: ...
注意该项目的说明:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/blob/main/README.md,结合本地机器的显存大小(gpu运行)或内存大小(cpu运行),选择本地部署的模型的量化等级 Multi-Query Attention 同时也降低了生成过程中 KV Cache 的显存占用,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...
数据学习:手把手教你本地部署清华大学KEG的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡版本和CPU版本的本地部署170 赞同 · 70 评论文章 七分袁:新手搭建ChatGLM-6B踩坑记录,有人说ChatGLM-6B可以达到ChatGPT的七八十,支持本地跑73 赞同 · 23 评论文章 1、模型位置修改 ...
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的量化模型部署了。
CentOS7 上安装部署chatglm2-6b 按照说明文档,先按照了最新版本的Python,官网下载了最新的版本3.11后,一顿操作感觉分分钟就安装完了。 但是继续安装chatglm2-6b 所需的依赖包时,就遇到了N多坑点,为了解决这些坑点,耗时真的很长(按周计算的那种)。如果是CPU服务器,则至少需要30G内存。
使用Triton部署chatglm2-6b模型 | 京东云技术团队,一、技术介绍NVIDIATritonInferenceServer是一个针对CPU和GPU进行优化的云端和推理的解决方案。支持的模型类型包括TensorRT、TensorFlow、PyTorch(meta-llama/Llama-2-7b)、Python(chatglm)、ONNXRuntime和OpenVino。NVIDI