ChatGLM2-6B的升级部分 第一代的ChatGLM2-6B是一个非常优秀的聊天大语言模型。它的部署成本很低，完全版本仅需13GB显存即可进行推理，微调需要14GB显存，在消费级显卡即可使用。而其INT4量化版本则最低仅需6GB即可推理。相比较第一代，第二大的ChatGLM2-6B模型主要有四点升级：ChatGLM2-6B升级1：基座模型升级...
根据官方的说明,ChatGLM2-6B的资源占用更低,速度更快。官方公布的主要指标如下。 首先是推理速度,2000个字符的平均速度提升约41.7% 其次是资源占用降低,在不同的量化水平下,相同显存支持的对话长度提升约8倍! 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...
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。 ChatGLM2-6B 利用了 PyTorch 2.0 引入的torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention实现高效的 Attention 计算,如果 PyTorch 版本较低则会 ...
服务器系统:推荐CentOS 7.x或Ubuntu 18.x及以上版本。 显卡:建议具备至少4GB显存的NVIDIA显卡。 Python环境:推荐使用Miniconda或Anaconda管理Python环境。 环境设置: 创建并激活虚拟环境:使用conda create -n chatglm2 python=3.x创建虚拟环境,并使用conda activate chatglm2激活。 安装依赖:根据requirements.txt文件安...
IT之家此前报道,清华 NLP 团队于 3 月 14 日发布了中英双语对话模型 ChatGLM-6B,初具问答和对话功能。该模型基于 General Language Model(GLM)架构,具有 62 亿参数。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)。
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)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类...
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。 ChatGLM2-6B 利用了 PyTorch 2.0 引入的 torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention 实现高效的 Attention 计算,如果 PyTorch 版本较低则...
>> 更高效的推理=Multi-Query Attention技术+INT4量化: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。
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。 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,ChatGLM...
5.训练lora,使用半精度,占用显存很大,batch_size只能为1,显存就要占用到30g了,而且训练很久,为了解决这个显存占用大的问题,后面又尝试了qlora train_lora.py 1#-*- coding: utf-8 -*-2importpandas as pd3fromtorch.utils.dataimportDataLoader4fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModel5fromqa_datasetimport...