硬件强大,多种型号可选:大模型对于内存、显存的要求比较高,普通用户很难有几十G的内存和显存。趋动云上有多种型号机型可选,内存最高可达几百G,单卡显存从6G到80G,方便根据需要自由选择,同时用户可以很方便的调用多GPU能力。 软件和环境配置简单:无需担心软件安装和版本不兼容,趋动云内置不同框架的多种不同版本...
但是为啥ChatGLM用自己的model不行,非要用2的model,这点让笔者有点百思不得其姐。 三、在Windows GPU上尝试ChatGLM2-6B 硬件环境:暗影精灵7Plus Windows版本:Windows 11家庭中文版 Insider Preview 22H2 内存32G GPU显卡:Nvidia GTX 3080 Laptop (16G) nvidia-smi 这里CUDA是12.2版本。不知道是否要降级。 nvcc...
在命令行中输入pip install gradio安装chardet, 在命令行中输入pip install chardet10. 修改模型加载方式 为了能在本地GPU为6G显存的环境上跑,我需要为下载模型运行的配置 在运行之前,需修改下载源代码目录下的 web_demo.py中的代码 下载下来的源代码,在web_demo.py文件中的第6-7行:tokenizer = AutoTokenizer.fr...
一、环境配置 ChatGLM2-6B至少需要13GGPU(虽然官网说12G即可),int8需要8G,int4需要4G。 Win10系统,GTX1060显卡6GB(只能用int4模型,亲测开启GLM2时占了5GB以上) 1、git 2、conda 3、python 3.9 4、pip 5、CUDA 11.1 (GPU相关) 6、torch 1.10.1 (跟CUDA版本对应) 二、安装工具 conda安装(Anaconda工具) ...
机器学习需要的一些基础框架和组建,这个环境的 Docker 镜像已经给我们准备好了,省去了我之前从云服务器开始部署吃的苦头。见:终于部署成功!GPU 云环境搭建 ChatGLM2-6B 坎坷路。 02 — 部署ChatGLM2-6B 上面部分已经把环境准备好了,开始项目部署。 ...
当然在GPU LAB购买服务器也是个不错的选择 环境配置 看来你已经买好了服务器,现在我们可以开始配置环境了。 代码语言:shell 复制 aptupdateaptinstallgitaptinstallgit-lfsgitclone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6BcdChatGLM2-6Bgitlfsinstall 现在我们拥有了ChatGLM2-6B的源码,现在来安装Python环境(如果提前...
ChatGLM2-6B至少需要13GGPU(虽然官网说12G即可),int8需要8G,int4需要4G。 百川13B至少需要28GGPU(虽然官网说24G即可) 以下环境为Windows: 1.安装git 2.安装python 3.安装pip 4.安装CUDA 5.安装conda(非必须) 6.安装Torch 注:PyTorch官方下载很慢,可以选择先下载到本地,然后pip install xxx.whl,下载时注意...
在README中的性能一栏中我们发现,作者团队是使用的硬件为A100-SXM4-80G这对于我们个人来说是很难实现的。如采用CPU推理的话,这将不现实,我们无法忍受如此漫长的推理等待时间。那么GPU则是我们必须面对需要解决的问题了。根据清华团队在readme中所述: ...
运行train_multi_gpu.sh 文件,通过 CUDA_VISIBLE_DEVICES 指定可用显卡,num_processes 指定使用显卡数: # LoRA Finetune CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 accelerate launch --multi_gpu --mixed_precision=fp16 --num_processes=2 train_multi_gpu.py \ --train_path data/mixed_train_dataset.jsonl \ --dev_pat...
GPU实验室-在阿里云云上部署ChatGLM2-6B大模型 实验室地址:https://developer.aliyun.com/adc/scenario/f3dc63dc55a543c3884b8dbd292adcd5 一、先买机器并开通对应安全组8501端口 规格族:GPU 计算型 gn6i 实例规格:ecs.gn6i-c4g1.xlarge 安全组新增规则...