模型数据项目:https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b/tree/main 显卡内存为6GB,所以符合int4的模型。模型量化会带来一定的性能损失,ChatGLM2-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。 ~]# git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4 四、部署运行 先修改对应文件的内容,将红色...
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。 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pyth...
显存优化:根据显卡显存大小选择合适的量化等级(如INT4、INT8),以优化显存占用和推理速度。 多卡支持:如果您的计算机有多个GPU,可以配置多卡支持,以提高推理效率。 参数调优:根据实际应用场景和性能需求,调整模型参数,如上下文长度、batch size等。 七、应用拓展 在完成ChatGLM2-6B的本地化部署后,您可以将其集成到各...
fp16 半精度下,ChatGLM-6B 需要至少 13GB 的显存进行推理,结合模型量化技术,这一需求可以进一步降低到 10GB(INT8) 和 6GB(INT4), 使得 ChatGLM-6B 可以部署在消费级显卡上,人人都能上手一个大模型。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语...
此外,ChatGLM2-6B还具有较低的部署门槛。在FP16半精度下,ChatGLM-6B需要至少13GB的显存进行推理。结合模型量化技术,这一需求可以进一步降低到10GB(INT8)和6GB(INT4),使得ChatGLM-6B可以部署在消费级显卡上。这一特性使得ChatGLM2-6B在实际应用中更具可行性,尤其是在资源有限的环境中。值得一提的是,ChatGLM2...
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)。
1.较低的部署门槛: FP16 半精度下,ChatGLM-6B 需要至少 13GB 的显存进行推理,结合模型量化技术,一需求可以进一步降低到 10GB(INT8) 和 6GB(INT4), 使得 ChatGLM-6B 可以部署在消费级显卡上。 2,更长的序列长度: 相比 GLM-10B(序列长度1024),ChatGLM2-6B 序列长度达32K,支持更长对话和应用。
ChatGLM2-6B的本地化部署对GPU显存有一定要求。根据官方推荐,至少需要12G以上的GPU显存,int8量化需要8G,int4量化则需要4G。因此,在选择部署设备时,需要确保GPU显存满足要求。 三、模型下载与依赖安装 1. 下载模型 可以从Hugging Face Model Hub(https://huggingface.co/)或官方GitHub仓库(https://github.com/THU...
意思:“这个地址只有72小时,如获得永久的地址,需要运行 gradio deploy 命令来部署到 huggingface 的空间上。 开一个命令终端,试试部署到 Huggingface。 提示需要登录到 huggingface_hub 的 token。 打开Hugging Face 网站,点击个人账户的设置部分(Profile) ...
xFasterTransformer支持多种低精度数据类型来加速模型部署。除单一精度以外,还支持混合精度来更充分的利用CPU的计算资源和带宽资源,来提高大语言模型的推理速度。以下是xFasterTransformer支持的单一精度和混合精度类型: FP16 BF16 INT8 W8A8 INT4 NF4 BF16_FP16 ...