3.2 量化配置设置 设置量化配置,以减小模型大小而不会丢失显著的精度: # Quantization q_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type='nf4', bnb_4bit_use_double_quant=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16 ) 3.3 模型加载和准备 加载基础模型和分词器,为INT8训练准备模...
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,在获得官方的书面许可后,亦允许商业使用。如果您...
# 按需在web_demo.py中修改,目前只支持 4/8 bit 量化model= AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).quantize(4).cuda() 其中"THUDM/chatglm2-6b"需修改为你本地部署的路径 注:如果内存只有8G,模型量化选择int4 启动web_demo.py pythonweb_demo.py API部署 首先需要...
尤其是ChatGLM-6B,在INT4量化级别下,仅需6GB显存即可进行推理。 强大的对话能力:经过大规模中英双语数据的训练,模型已经能够生成符合人类偏好的回答。 技术创新:ChatGLM2-6B引入了Multi-Query Attention和Causal Mask,提高了生成速度并优化了显存占用。 三、如何训练自己的数据集与模型对接 数据准备:首先,你需要准备一...
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的全称是Prefix-tuning,意为“前缀调优”。它通过在模型输入前添加小...
(看 ChatGLM-6B 官方文档有量化模型的设置,猜测可以让更少的硬件也能运行起来,我没仔细研究。) 第一次运行的时候,就按了回车,选择默认 cpu-basic 硬件配置,就没运行起来。 如果直接输入:t4-medium,会提示需要添加一个付款方式:You must add a payment method to your account 。...
例如,对于内存不足的情况,我们可以尝试使用量化后的INT4模型,但需要注意量化后只能使用CPU推理。此外,我们还可以通过修改代码中的参数设置、优化模型结构等方式来提高模型的运行效率和准确性。 在实际部署中,我们还可以选择将ChatGLM2-6B模型集成到千帆大模型开发与服务平台中,利用该平台提供的丰富功能和工具来进一步...
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。
本文旨在指导用户如何在个人电脑上高效部署ChatGLM2-6B中文对话大模型,以便进行本地化的对话交互。 一、硬件与操作系统要求 首先,确保您的个人电脑具备足够的硬件资源,包括高性能的处理器、足够的内存(建议32GB以上)和存储空间,以及支持CUDA的NVIDIA显卡(显存至少6GB,以支持模型量化技术)。如果您的电脑没有GPU硬件,也...
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。 4. 更开放的协议 ChatGLM2-6B权重对学术研究完全开放,在获得官方的书面许可后,亦允许商业使用。 效果 相比于初代模型,ChatGLM2-6B在多个维度的能力上,都取得了巨大的提升。 数理逻辑 知识推理 长文档理解 评测...