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...
它的核心是零冗余优化器 (ZeRO),可在数据并行进程中分散优化器状态 (ZeRO-1)、梯度 (ZeRO-2) 和参数 (ZeRO-3)。这大大降低了内存使用率,使您可以将训练扩展到十亿参数模型。为了进一步提高内存效率,ZeRO-Offload 可在优化过程中利用 CPU 资源,从而减少 GPU 计算量和内存。
等待一段时间,甚至聆听到CPU风扇的一番挣扎后,你终于看到ChatGLM2-6B的交互提示:欢迎使用 ChatGLM2-6B 模型,输入内容即可进行对话,clear 清空对话历史,stop 终止程序 用户: 意思是,ChatGLM2-6B已经准备好了,你可以输入交流的问题。输入“stop”后退出对话交流。ChatGLM2-6B项目对历史对话进行了简单记忆处理,因此...
一、背景 ChatGLM2-6B发布了,官方宣称性能速度有大幅提升。 【发布】ChatGLM2-6B:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%mp.weixin.qq.com/s/_h9ls_gHIgHho1RBwUlhsA 之前是直接下载B站UP主封装好的懒人包测试的,这次打算参考官网自己部署。 软硬件环境如下: CPU:11700KF GPU:3090ti 24G RAM:DDR4 3200...
(看 ChatGLM-6B 官方文档有量化模型的设置,猜测可以让更少的硬件也能运行起来,我没仔细研究。) 第一次运行的时候,就按了回车,选择默认 cpu-basic 硬件配置,就没运行起来。 如果直接输入:t4-medium,会提示需要添加一个付款方式:You must add a payment method to your account 。...
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 ...
在cpu 上运行量化后的模型需要安装 gcc 与 openmp。多数 Linux 发行版默认已安装。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, Linux 为 gcc 11.3.0。在 MacOS 上请参考 Q1。 Mac 部署 对于搭载了 Apple Silicon 或者 AMD GPU 的 Mac,可以使用 MPS ...
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的Python。 安装Anaconda,以便更方便地管理Python环境和依赖包。 配置CUDA(可选): 如果你的计算机配备了NVIDIA显卡,并希望利用GPU加速模型推理,可以安装CUDA和cuDNN。
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...