LLM-04 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B(准备环境) 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调
if __name__ == "__main__":model_path = "/root/.cache/modelscope/hub/ZhipuAI/chatglm3-6b"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True).cuda()部署ChatGPT Next docker pull yidadaa/chatg...
因为 ChatGLM3-6B 模型载入后会占用大约 13GB 左右显卡显存。（3090，4090都可以）
FP16 版本ChatGLM3-6B最低配置要求：内存：>= 16GB 显存: >= 13GB（4080 16GB）默认情况下，模型以FP16精度加载，所以平台中的AD103、3090、4090均符合要求，这里我们选择平台中的AD103进行使用 1.部署模型 在终端执行以下命令：bash /root/str.sh 第一次执行可能需要等待 2-3 分钟，但之后的启动只需 2-...
本文主要演示的模型为chatglm3-6b和chatglm3-6b-base模型,在ModelScope的Notebook的环境(这里以PAI-DSW为例)的配置下运行(显存24G) : 服务器连接与环境准备 1、进入ModelScope首页:http://modelscope.cn,进入我的Notebook 2、选择GPU环境,进入PAI-DSW在线开发环境 ...
本节所讲述的代码脚本在同级目录 ChatGLM3-6B-chat Lora 微调 下,运行该脚本来执行微调过程,但注意,本文代码未使用分布式框架,微调 ChatGLM3-6B-Chat 模型至少需要 21G 及以上的显存,且需要修改脚本文件中的模型路径和数据集路径。 这个教程会在同目录下给大家提供一个 nodebook 文件,来让大家更好的学习。
生成文本越长,模型需要处理的信息就越多,生成文本所需的时间也就越长。 模型训练状态:如果你的模型训练状态不佳,或者模型的训练数据不足,也可能导致文本生成速度变慢。 因此,如果你的显卡为3060,20G的显存,但本地部署的ChatGPT-6B文本生成还是很慢,可能需要检查以上几个因素,看是否有需要优化的地方。 2024-01-...
加载半精度的 ChatGLM3-6B 模型需要大概 13GB 内存。内存较小的机器(比如 16GB 内存的 MacBook Pro),在空余内存不足的情况下会使用硬盘上的虚拟内存,导致推理速度严重变慢。多卡部署如果你有多张 GPU,但是每张 GPU 的显存大小都不足以容纳完整的模型,那么可以将模型切分在多张GPU上。首先安装 accelerate: pip...
但是百川的13B也有个问题,就是对GPU要求很高,非负载状态下需要18GB的显存,也就是需要至少4090的显卡(24GB),而目前市面上数量较多的3090显卡(16GB)则无法胜任。所以对于此次ChatGLM3-6B的公布,我很激动,希望可以为后面的RAG应用做一个相对性价比较高的配置方案。