BigDL-LLM 工具包简单易用,仅需三步即可完成开发环境搭建、bigdl-llm[xpu]安装以及 ChatGLM3-6B 模型的 INT4量化以及在英特尔独立显卡上的部署。 作者介绍: 刘力,深圳市铂盛科技有限公司的创始人。带领团队成功设计了多种计算机系统,并申请了多项专利和软件著作,铂盛科技为国家高新技术企业,深圳市专精特新企业。铂...
接着下载模型,模型优先发布在Hugging Face上,地址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 不翻墙下载速度很慢,也可以从ModelScope(魔搭社区)下载,地址:https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/files 此处以魔搭社区为例,新建一个python脚本,输入如下两行命令: from modelscope import snapshot_...
模型量化会带来一定的性能损失,经过测试,ChatGLM3-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。 CPU 部署 如果你没有 GPU 硬件的话,也可以在 CPU 上进行推理,但是推理速度会更慢。使用方法如下(需要大概 32GB 内存) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True).f...
优化的模型架构和大小:ChatGLM-6B吸取了GLM-130B的训练经验,修正了二维RoPE位置编码实现,并使用传统FFN结构。其62亿的参数大小适中,使得研究者和个人开发者能够轻松地进行微调和部署。 较低的部署门槛:结合模型量化技术,ChatGLM-6B可以在消费级显卡上进行本地部署。在INT4量化级别下,最低仅需6GB显存,大大降低了部...
BigDL-LLM 工具包简单易用,仅需三步即可完成开发环境搭建、bigdl-llm[xpu]安装以及 ChatGLM3-6B 模型的 INT4量化以及在英特尔独立显卡上的部署。 作者介绍: 刘力,深圳市铂盛科技有限公司的创始人。带领团队成功设计了多种计算机系统,并申请了多项专利和软件著作,铂盛科技为国家高新技术企业,深圳市专精特新企业。铂...
默认情况下,ChatGLM3-6B模型以FP16精度加载,因此大约需要16G GPU显存。若显存不足,可通过修改源码进行量化处理。 三、购买与配置云服务器 为了进行本地化部署,需要购买并配置一台云服务器。建议选择支持按量收费的云平台,以便根据实际需求灵活调整资源。在选择云服务器时,应优先考虑最新的PyTorch基础镜像,因为ChatGLM...
ChatGLM3-6B:新一代开源双语对话语言模型,流畅对话与低部署门槛再升级 1.ChatGLM3简介 ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多
此外,ChatGLM3-6B还允许开发者对预训练模型进行定制化微调,使其在特定领域(如代码编写、电商文案编写等)发挥更好的效果。通过量化技术,模型可以进一步优化,以适应消费级显卡甚至CPU的运行环境。 二、部署环境准备 在部署ChatGLM3-6B之前,我们需要准备相应的硬件和软件环境。硬件方面,由于模型需要较大的显存支持,因此...
ChatGLM3-6B 本次部署使用的的大模型是ChatGLM3-6B,这个大模型是清华智谱研发并开源的高性能中英双语对话语言模型,它凭借创新的GLM(Gated Linear Units with Memory)架构及庞大的60亿参数量,在对话理解与生成能力上表现卓越。 ChatGLM3-6B不仅能够处理复杂的跨语言对话场景,实现流畅的人机互动,还具备函数调用以及代...
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 ...