Int4 版本 ChatGLM3-6B最低配置要求：内存：>= 8GB 显存: >= 5GB（1060 6GB,2060 6GB）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...
检查模型文件完整性、路径设置和依赖库安装情况。 确保所有必要的依赖库都已正确安装,并配置好环境变量。 六、应用与优化 成功部署ChatGLM3-6B模型后,可以将其应用于各种实际场景中,如智能客服、问答系统、文本生成等。同时,为了进一步提高模型性能和稳定性,可以进行以下优化: 模型微调:根据具体应用场景,对模型进行微调...
按照官方说法,模型量化会带来一定的性能损失,但官方测试ChatGLM3-6B在4-bit量化下仍然能够进行自然流畅的生成。不过,为了能够流畅运行Int4版本的ChatGLM3-6B,官方建议GPU显存的最低配置要求为5 GB,对应GTX1060(6 GB)、GTX2060(6 GB)等显卡。 但是加载过程中,内存占用还是达到了12 GB,所以前面似乎是没有加载成功。
方案3:租的 3090 24GB * 1(完美,ChatGLM3-6B的微调任务都在该机器上完成的) 微调选择 方案1,可以作为学习可以,但是由于本身MPS的问题,运行速度并不快,而且M1最高配置只有16GB,非常难受。 方案2,虽然我们的总量够了16GB,达到了LoRA和P-TuningV2的要求,但是要求每张显卡都有可以完整放下模型的空余,也就是说,...
系统要求与选择: 大模型支持在Windows, Linux, Mac上部署。 推荐使用Linux操作系统,特别是乌班图,因为其具有更强大的包管理工具和与多种编程语言及开源工具的兼容性。 乌班图是一个用户友好、易用的Linux发行版,介于Windows和Mac之间。 硬件需求: Chat glm36B支持在CPU、GPU和Apple的M系列芯片上运行。 在CPU上运行...
本文将带领读者在CentOS 7.9系统上完成ChatGLM3-6B模型的部署,为实际应用提供指导。 一、环境准备 硬件要求:ChatGLM3-6B模型需要较高的计算资源,建议使用至少128GB内存、4TB硬盘空间、NVIDIA Tesla V100或同等性能的GPU。 系统更新:首先确保CentOS 7.9系统已更新至最新稳定版本,并安装了所有必要的系统依赖。 二、模型...
一、硬件配置查询 在部署ChatGLM3-6B模型之前,首先需要确认计算机的硬件配置。由于ChatGLM3-6B模型对计算资源有一定的要求,特别是在GPU环境下运行时,需要确保显卡具备足够的显存。建议通过设备管理器或DirectX诊断工具查看显卡型号和显存大小,确保显卡显存至少达到6GB(GPU运行)或内存至少达到32GB(CPU运行)。 二、环境准备...
切换环境到ChatGLM3-6b 4.至此基本环境搭建完成,进行ChatGLM3环境搭建。 github网址: GitHub - THUDM/ChatGLM3: ChatGLM3 series: Open Bilingual Chat LLMs | 开源双语对话语言模型 首先将github项目下载到本地,我的项目路径是在C:workspaces 可以使用git clone也可以直接下载或者使用Open with GitHub Desktop工具...
启动服务:在终端中进入ChatGLM3-6B的代码目录,运行启动脚本(如cli_demo.py或openai_api.py)来启动服务。根据脚本中的提示,修改模型文件路径等配置信息。 测试服务:启动服务后,你可以使用API调用或Web界面来测试ChatGLM3-6B的功能。例如,你可以发送一个对话请求给ChatGLM3-6B,并查看其生成的回复。 六、ChatGLM3...