本文将详细介绍基于 BigDL-LLM 在英特尔独立显卡上量化和部署 ChatGLM3-6B 模型。 03 部署平台简介: 算力魔方是一款可以 DIY 的迷你主机,采用了抽屉式设计,后续组装、升级、维护只需要拔插模块。 通过选择计算模块的版本,再搭配不同额 IO 模块可以组成丰富的配置,适应不同场景。性能不够时,可以升级计算模块提升算力...
trust_remote_code=True)>>>model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b",trust_remote_code=True,device='cuda')>>>model=model.eval()>>>response,history=model.chat(tokenizer,"你好",history=[])>>>print(response)你好👋!
本文将详细介绍基于 BigDL-LLM 在英特尔独立显卡上量化和部署 ChatGLM3-6B 模型。 03 部署平台简介: 算力魔方是一款可以 DIY 的迷你主机,采用了抽屉式设计,后续组装、升级、维护只需要拔插模块。 通过选择计算模块的版本,再搭配不同额 IO 模块可以组成丰富的配置,适应不同场景。性能不够时,可以升级计算模块提升算力...
默认情况下，模型以 FP16 精度加载，运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果你的 GPU 显存有限，可以尝试以量化方式加载模型，使用方法如下：model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b",trust_remote_code=True).quantize(4).cuda()模型量化会带来一定的性能损失，经过测试，ChatGLM3-6B 在 4-bit ...
对ChatGLM3 进行加速的开源项目:chatglm.cpp: 类似 llama.cpp 的量化加速推理方案,实现笔记本上实时对话ChatGLM3-TPU: 采用TPU加速推理方案,在算能端侧芯片BM1684X(16T@FP16,内存16G)上实时运行约7.5 token/s 1.2评测结果 1.2.1 典型任务 我们选取了 8 个中英文典型数据集,在 ChatGLM3-6B (base) 版本上...
chatglm.cpp: 类似 llama.cpp 的量化加速推理方案,实现笔记本上实时对话 ChatGLM3-TPU: 采用TPU加速推理方案,在算能端侧芯片BM1684X(16T@FP16,内存16G)上实时运行约7.5 token/s 1.2评测结果 1.2.1 典型任务 我们选取了 8 个中英文典型数据集,在 ChatGLM3-6B (base) 版本上进行了性能测试。
chatglm3-6b 有三个版本,base,chat微调后的,以及32k版本。 首先,三个消耗的显存都在13GB左右,8bit量化会占用更少,但在half的情况下,至少需要rtx 3090的24GB来部署推理,推理速度和rtx4090的速度差不多,基本上跟回复的token长度有关,日常使用基本上在10s以内。
【大模型研究】(7):在AutoDL上部署,一键部署最新的chatglm3-6b,8bit量化需要8G内存,发现下载需要48G硬盘了,但是模型只有12Gchatglm3在2024年1月3日做了小版本升级。https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/summary一键部署脚本:https://gitee.com/fl
chatglm.cpp: 类似 llama.cpp 的量化加速推理方案,实现笔记本上实时对话 ChatGLM3-TPU: 采用TPU加速推理方案,在算能端侧芯片BM1684X(16T@FP16,内存16G)上实时运行约7.5 token/s 1.2评测结果 1.2.1 典型任务 我们选取了 8 个中英文典型数据集,在 ChatGLM3-6B (base) 版本上进行了性能测试。
chatglm.cpp: 类似 llama.cpp 的量化加速推理方案,实现笔记本上实时对话 ChatGLM3-TPU: 采用TPU加速推理方案,在算能端侧芯片BM1684X(16T@FP16,内存16G)上实时运行约7.5 token/s 1.2评测结果 1.2.1 典型任务 我们选取了 8 个中英文典型数据集,在 ChatGLM3-6B (base) 版本上进行了性能测试。