GUI方式:通过图形用户界面实现模型推理,可以使用Gradio或Streamlit等工具。 低成本部署: GPU量化部署:利用模型量化技术降低模型大小和提高推理速度。 CPU及其量化部署:在CPU环境下进行模型推理,同样可以利用量化技术。 Mac部署:在Mac操作系统上进行模型推理。 多卡部署:利用多块GPU进行并行推理,提高推理速度。 五、ChatGLM...
注意:上述代码中的.cuda()方法用于将模型加载到GPU上。如果本地电脑没有NVIDIA显卡或显卡不支持CUDA,可以将其修改为.cpu()方法,将模型加载到CPU上。但需要注意的是,CPU的运行速度会慢于GPU。 3. 安装依赖项 在项目根目录下找到requirements.txt文件,并使用pip命令安装所需的依赖项: pip install -r requirements....
print(response) 在cpu 上运行量化后的模型需要安装gcc与openmp。对于 Windows ,可在安装TDM-GCC时勾选openmp。 Windows 测试环境gcc版本为TDM-GCC 10.3.0 3.gpu部署: 运行前安装pytorch-gpu,参考:cuda、cuDNN、pytorch-gpu安装与卸载 - 知乎 (zhihu.com) from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokeni...
搭建ChatGLM2-6B CPU版本 https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b-32khttps://github.com/THUDM/ChatGLM31、前言#1.1、简介#清华开源LLM ChatGLM2-6B是一款对汉语支持不错的大语言模型。由于完全开源,可对其进行微调,对研究LLM本身,以及基于预训练LLM进行领域知识微调验证都有帮助,在国内受到普遍欢迎。该...
ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本,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上,ChatGLM2-6B具有更强大的性能、更长的上下文、更高效的推理等特性。 阿里云第八代Intel CPU实例 阿里云八代实例(g8i/c8i/r8i/hfc8i/hfg8i/hfr8i)采用Intel® Xeon® Emerald Rapid...
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,以确保模型能够流畅运行。 Python版本:Python 3.8及以上。 安装Python和Anaconda: 从Python官网下载并安装最新版本...
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。
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...
本教程主要为大家介绍怎样在 OpenBayes 上进行大模型的推理,新朋友点击下方链接注册后,即可获得 4 小时 RTX 4090 + 5 小时 CPU 的免费使用时长哦! 注册链接 注册- OpenBayesopenbayes.com/console/signup?r=yuudi_nBBT 首先,登录OpenBayes.com,点击「访问控制台」。