pip install -r requirements.txt 2.3 下载chatglm2-6b-int4的模型文件 从(https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4/tree/main)下载里面的模型文件下来,放到上面项目的model-int4目录(新建)里。 结果: 2.4 修改项目脚本文件进行配置,使用模型 修改web_demo.py: 运行结果: 6篇SCI数据算法相关论文,目前...
模型量化会带来一定的性能损失,经过测试,ChatGLM2-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。 如果内存不足,可以直接加载量化后的模型: model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b-int4",trust_remote_code=True).cuda() CPU部署 如果没有 GPU 硬件的话,也可以在 CPU 上进行对话,但是对话速...
更高的训练效率:ChatGLM2-6B-Int4采用了更高效的训练策略,例如分布式训练和混合精度训练等,使得其在更短的时间内完成了训练,同时也减少了计算资源的消耗。 更好的语言表现力:ChatGLM2-6B-Int4在各种语言任务中表现出了出色的性能,包括翻译、文本生成、摘要等,这得益于其强大的跨语言能力。二、本地部署的优势本...
p=%2Fchatglm2-6b-int4&mode=list#模型下载(如果可以科学,官方下载的体验是比较舒适的)https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4 我们需要对项目进行克隆,同时需要下载对应的模型,如果你有科学,可以忽略模型的下载,因为你启动项目的时候它会自己下载。 配置要求 根据官方的介绍,可以看到对应的显卡要求,根...
我的解决思路是运行ChatGLM-6b-int4,如果ChatGLM-6b-int4可以运行,那么可以参照着ChatGLM-6b-int一步步调试以最终跑通ChatGLM2-6b-int4。 结果是发现ChatGLM-6b-int4也跑不通,不过已经有一些相关的[issue](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/issues/166)。
LLM-01 大模型 本地部署运行 ChatGLM2-6B-INT4(6GB) 简单上手 环境配置 单机单卡多卡 2070Super8GBx2 打怪升级!,目前借到一台算法组的服务器,我们可以查看一下目前显卡的情况nvidia-smi(后续已经对CUDA等进行了升
简介:LLM-01 大模型 本地部署运行 ChatGLM2-6B-INT4(6GB) 简单上手 环境配置 单机单卡多卡 2070Super8GBx2 打怪升级! 写在前面 其他显卡环境也可以!但是最少要有8GB的显存,不然很容易爆。 如果有多显卡的话,单机多卡也是很好的方案!!! 背景介绍
ChatGPT的强大无需多说,各种因素国内无法商用,本文仅探讨:ChatGLM2 、百川13B大模型。两者都可以免费本地部署和商用。 ChatGLM官网体验地址:https://chatglm.cn/ 百川大模型官网体验地址:https://chat.baichuan-ai.com/ 二、环境准备 ChatGLM2-6B至少需要13GGPU(虽然官网说12G即可),int8需要8G,int4需要4G。
更高效的推理:基于Multi-Query Attention技术,ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用:在官方的模型实现下,推理速度相比初代提升了 42%,INT4 量化下,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。 更开放的协议:ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放,在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。
ChatGLM2-6B是清华大学开源的一款支持中英双语的对话语言模型。经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,具有62 亿参数的 ChatGLM2-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。