四、ChatGLM2-6B本地部署 ChatGLM2-6B支持多种本地部署方式,包括单机推理(API/CLI/GUI)、低成本部署(GPU量化部署/CPU及其量化部署/Mac部署/多卡部署)等。 单机推理: API方式:通过编写API接口实现模型推理。 CLI方式:通过命令行界面实现模型推理。 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...
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True).half().cuda() # 内存不够,直接下载经过int4量化后的模型,然后在cpu上运行 model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True).float() # 上述三句代码加载模型大小应该是一样...
gpu 太贵了, 因此开发了 能支持cpu上训练大模型的方法,cpu 上面也能训练大模型, 只是慢一点,对没有gpu的同学,应该有帮助, 就改下面这3个程序就行 arguments.py from dataclasses import dataclass, field from typing import Optional @dataclass class ModelArguments: """ Arguments pertaining to which model...
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...
cpu i5-13600k 内存64G 显卡rtx3090 软件环境# window 11 专业版 22H2 n卡驱动:526.47 wsl2 ubuntu 22.04 安装nvidia-cuda-toolkit# 打开wsl2的ubuntu,安装nvidia驱动程序 sudoaptupdatesudoaptupgradesudoubuntu-drivers devicessudoaptinstallnvidia-driver-515 ...
chatglm2-6b-int4-cpu 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。
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 Rapids或者Intel® Xeon® Sapphire Rapids,该实例支持使用新的AMX(Advanced Matrix Extensions)指令来加速AI任务。相比于上一代实例,八代实例在Intel® AMX的加持下,推理和训练性能大幅提升。
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.txt 如果遇到安装超时或失败的情况,可以尝试重新运行命令...
cpu 下的速度测试 因为我是穷鬼,我想看看这个 int4 模型在 cpu 下的速度 消耗的内存:5.3GB 消耗的 CPU:28 core cpu 我的CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2690 v4 @ 2.60GHz s=time.time() response, history = model.chat(tokenizer, "晚上睡不着应该怎么办") print(response) e=time.time() logger...
如果不加 .float() 用:collate_fn = DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer, return_tensors="pt", padding=True)等的时候,会报错:"addmm_impl_cpu_" not implemented for 'Half'如果自己处理,一般就无所谓了,它是通过判断cuda是否有效和训练时的 no_cuda 判断的 ...