参考FastChat的readme github.com/lm-sys/FastC 您可以使用以下命令通过 ZeRO2 使用 QLoRA 训练 Vicuna-7B。请注意,ZeRO3 目前不支持 QLoRA,但 ZeRO3 支持 LoRA,在 playground/deepspeed_config_s3.json 下有一个参考配置。要使用 QLoRA,您必须安装 bitsandbytes>=0.39.0 和 transformers>=4.30.0。 LoRA...
ChatGLM2-6B + M3E-large + FastGPT + OneAPI 目录ChatGLM2-6B + M3E-large + FastGPT + OneAPI一、租用算力二、安装ChatGLM21. 配置资源加速:2. 拉取chatglm-6b模型wget批量下载:3.(可忽略)使用
模型可从https://www.aliendao.cn/models/THUDM/chatglm2-6b手动下载到ChatGLM-6B目录。 (3)加载模型 由于FastChat将控制器、模型执行器和API服务进行了分离,所以要开三个窗口(linux shell或windows控制台),分别执行以下命令: # controller cd FastChat conda activate autogen python -m fastchat.serve.controll...
大模型ChatGLM2快速实践,2代更比一代强!通过jupyter自定义魔法命令,在AIStudio环境下也有上佳的大模型使用体验! - 飞桨AI Studio星河社区
fast_tokenizer.py to fast_tokenizer.cpython-310.pyc byte-compiling build/bdist.linux-x86_64/egg/paddlenlp/transformers/tinybert/__init__.py to __init__.cpython-310.pyc byte-compiling build/bdist.linux-x86_64/egg/paddlenlp/transformers/tinybert/modeling.py to modeling.cpython-310.pyc byte...
fastllm: 全平台加速推理方案,单GPU批量推理每秒可达10000+token,手机端最低3G内存实时运行(骁龙865上约4~5 token/s) chatglm.cpp: 类似 llama.cpp 的 CPU 量化加速推理方案,实现 Mac 笔记本上实时对话 ChatGLM2-TPU: 采用TPU加速推理方案,在算能端侧芯片BM1684X(16T@FP16,内存16G)上实时运行约3 token/s...
对ChatGLM2 进行加速的开源项目: fastllm: 全平台加速推理方案,单GPU批量推理每秒可达10000+token,手机端最低3G内存实时运行(骁龙865上约4~5 token/s) chatglm.cpp: 类似 llama.cpp 的 CPU 量化加速推理方案,实现 Mac 笔记本上实时对话 ChatGLM2-TPU: 采用TPU加速推理方案,在算能端侧芯片BM1684X(16T@FP16...
支持切换后面支持的大模型:ChatGLM,Chatyuan,Vicuna,Bloom,Baichuan,Ggml,FastChat,OpenAI-ChatGPT。 和知识库对话需要新建知识库(不支持中文名字知识库名),再上传知识文件/文件夹,等待后台将知识文件的内容向量化后,就可以向知识库提问。 您已进入知识库测试模式,您输入的任何对话内容都将用于进行知识库查询,并...
【保姆级教程】使用ChatGLM3-6B+oneAPI+Fastgpt+LLaMA-Factory实现本地大模型微调+知识库+接口管理 frontEndBugMaker· 3-17 590003:30 小米13Pro骁龙8Gen2借助fastllm本地运行ChatGLM2-6b-int4大模型 圣羊ちゃん· 2023-11-4 2.1万3702:13:37 大模型时代必学!ChatGLM2-6B模型部署与微调教程,大模型训练流...
use_fast=False, trust_remote_code=True ) 运行程序: 1 python cli_demo.py 居然跑起来了,但是,推理的速度跟乌龟爬一样慢! 视频1:fp16,在我的RTX4090服务器上推理速度非常感人... 两个回合之后,直接就OutOfMemoryError了。 手工量化int8 那现在只能把fp16量化为8bits,还好,官网有提到量化的方法。 我们...