英特尔CPU:选择一个支持量化推理的英特尔CPU,如至强系列。 量化工具:选择一款适合您模型的量化工具,如TensorFlow的量化API或英特尔的神经网络压缩工具包。 二、模型量化 加载模型:首先,使用所选的量化工具加载ChatGLM3-6B模型,并准备进行量化。 选择量化方案:根据您的需求,选择INT4量化方案。INT4量化将模型的权重和激活...
BigDL-LLM 工具包简单易用,仅需三步即可完成虚拟环境创建、BigDLL-LLM 安装以及 ChatGLM3-6B 模型的 INT4 量化以及在英特尔 CPU 上的部署。 作者简介 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。铂盛通过...
模型准备:首先,我们需要准备预训练的ChatGLM3-6B模型,并确保其可以在英特尔CPU上正常运行。 量化工具选择:选择一个适用于INT4量化的工具,如TensorFlow的Quantization API或PyTorch的QAT(Quantization Aware Training)方法。 量化训练:使用选定的量化工具对ChatGLM3-6B模型进行量化训练。量化训练可以帮助模型适应量化引起的噪...
model_path = "D:/Dev/AGI/chatglm/chatglm3-6b" #替换为您下载的ChatGLM3-6B 模型目录 # 载入ChatGLM3-6B模型并实现INT4量化 model = AutoModel.from_pretrained(model_path, load_in_4bit=True, trust_remote_code=True) # 载入tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_...
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。如果一切正常，运行一下命令后可以再http://localhost:8501启动chatGLM3大模型 (py3.10) D:\Dev\ChatGLM3>streamlit run composite_demo\main.pyYou can now view your Streamlit app in your browser.Local ...
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,大大降低了部署门槛。 更长的序列长度:ChatGLM-6B的序列长度达到了2048,相比GLM-10B的1024序列长度,支持更长的对话和应用。 此外,ChatGLM-6B还使用了监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术,...
总的来说,结合上述信息,在进行ChatGLM3-6B模型的INT4量化和部署时,需要综合考虑多个因素,包括硬件配置、软件工具的选择、模型转换和优化策略等。通过遵循正确的步骤和注意事项,可以在英特尔CPU上实现高效的模型推理和部署。使用英特尔CPU或GPU进行ChatGLM3-6B的INT4量化和部署 点...
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...
DescriptionChatGLM3-6B is the latest open-source model in the ChatGLM series. ChatGLM3-6B introduces the following features (1) More Powerful Base Model (2) More Comprehensive Function Support (3) More Comprehensive Open-source Series.
安装加速器(可选):如P个叉等,以便于下载模型权重。 确保硬件环境符合要求: 检查GPU显存是否满足要求,至少6G显存用于最小量化等级(int4)的推理。 确保GPU显存超过14GB以流畅运行各个量化等级的模型。 模型部署流程: 详细的部署步骤将在接下来的内容中介绍,包括如何配置GPU、下载模型权重等。分享...