一、环境准备在开始部署之前,您需要确保您的本地计算机满足以下要求: 操作系统:Windows、macOS或Linux操作系统; 内存:至少8GB内存,推荐16GB或以上; 存储:至少20GB的可用存储空间,推荐使用SSD硬盘; 显卡:支持CUDA的NVIDIA显卡(如GeForce系列),或兼容的AMD显卡。二、安装Cuda环境如果您使用的是NVIDIA显卡,您需要安装Cuda...
感谢@hiyouga实现了 OpenAI 格式的流式 API 部署,可以作为任意基于 ChatGPT 的应用的后端,比如ChatGPT-Next-Web。可以通过运行仓库中的openai_api.py进行部署: python openai_api.py 调用方式 import openai if __name__ == "__main__": openai.api_base = "http://localhost:8000/v1" openai.api_key ...
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,...
首先,确保您的个人电脑满足部署ChatGLM2-6B的最低硬件要求。这通常包括足够的内存(建议32GB以上)、充足的存储空间以及性能良好的处理器。此外,虽然ChatGLM2-6B可以在CPU上运行,但为获得更好的性能,推荐使用具备一定显存(至少6GB)的显卡。 操作系统方面,建议使用64位的Linux或Windows系统,并确保系统已更新至最新版本。
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...
python版本要求:3.8 torch版本:2.0.1 cuda:11.7 windows系统:Windows 10 显卡:6G以上GPU 二、实现过程 2.1 下载chatglm2-6b的项目源码 上chatglm2-6B的官方github下载源码(https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B)直接右键下载打包的源码即可,解压到本地目录。
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。(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 INT...
超详细从0-1部署ChatGLM2-6B-INT4(6GB),双卡 2070 Super 8GB * 2,后续一步一步对大模型进行微调测试!
我们需要满足Pytorch 2.0在pytorch官网上查阅如下可知我们需要的CUDA为11.7 或 11.8满足算力以及CUDA的版本要求可知常用显卡中3090符合要求。 部署安装 首先需要下载本仓库: shell 复制代码 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6Bcd ChatGLM2-6B ...
部署的硬件要求可以参考如下: 量化等级编码 2048 长度的最小显存生成 8192 长度的最小显存 FP16 / BF1613.1 GB12.8 GB INT88.2 GB8.1 GB INT45.5 GB5.1 GB 我部署了 2 个 pod,每个 pod 的资源:CPU(4 核)、内存(30G)、1 张 P40 显卡(显存 24G)。