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...
搭建ChatGLM2-6B CPU版本 1、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。该模型可以部署在内存不少于32G的Windows环境中, 本文提供一个简单的安装指导, 如果你只是...
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。
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...
CPU 部署 如果你没有 GPU 硬件的话,也可以在 CPU 上进行推理,但是推理速度会更慢。使用方法如下(需要大概 32GB 内存) model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b",trust_remote_code=True).float() 如果你的内存不足的话,也可以使用量化后的模型 ...
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 ...
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。
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 ...
本文以搭建AI对话机器人为例,介绍如何使用基于英特尔CPU的c8i实例,基于xFasterTransformer框架单机部署ChatGLM2-6B语言模型。 背景信息 ChatGLM2-6B中英对话大模型 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...
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...