修改模型路径为本地实际路径 这里我们只使用一张卡部署,多卡可以节约单张显存大小 此外,web demo 文件中,默认是不会生成可访问的公网url链接 的,需要我们配置一下 gradio包生成的网页配置 可以改为 demo.queue().launch(share=True,inbrowser=True,server_name='0.0.0.0',server_port=7860)) 这里的server_port ...
以下是对自己部署ChatGLM2-6B过程的一个记录 1. ChatGLM2-6B模型说明 看源码官方介绍就好了 GitHub - THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型 2. 本地硬件配置 Windows10系统 NVIDIA显卡:显存必须6G以上GPU;16G内存 3. 安装Cuda与Cudnn 在GPU上部署这个项目,...
ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,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)。 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...
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...
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。相比...
为了在Windows10操作系统下本地化安装部署这一模型,本文将提供一份详尽的教程,帮助读者顺利完成部署,实现与模型的本地交互。 一、ChatGLM2-6B模型简介 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...
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，性能更加强大 第二代的...
2.N卡配置比较简单,推荐使用N卡。(A卡目前可使用ROCm在linux中部署) 3.显存要求: +++++++++++++++ 模型 量化 显存要求 ChatGLM2 FP16 13G ChatGLM2 INT4 6G ChatGLM2-32k FP16 20G ChatGLM2-32k INT4 11G +++++++++++++++ ===准备工作=== 1.安装vscode,...
LLM-01 大模型 本地部署运行 ChatGLM2-6B-INT4(6GB) 简单上手 环境配置 单机单卡多卡 2070Super8GBx2 打怪升级! 搬迁说明 之前在 CSDN 上发文章,一直想着努力发一些好的文章出来!这篇文章在 2024-04-17 10:11:55 已在 CSDN 发布 写在前面 其他显卡环境也可以!但是最少要有8GB的显存,不然很容易爆。
ChatGLM2-6B在个人电脑上部署中文对话大模型-1.png 上图表示本机显卡的显存为8GB,最高支持CUDA的版本是11.2。 下载安装cuda-toolkit工具 在这里选择不高于上述CUDA的版本。 ChatGLM2-6B在个人电脑上部署中文对话大模型-2.png ChatGLM2-6B在个人电脑上部署中文对话大模型-3.png ...