将第二个红框代码改成如下,使用ChatGLM3-6B 在 4-bit 量化 model = AutoModel.from_pretrained(MODEL_PATH,trust_remote_code=True).quantize(4).to(DEVICE).eval() 7、示例:启动web聊天窗口demo 7.1、启动web_demo.py 出现如下错误 (chatglm3-demo) D:\chatglm3-6b\ChatGLM3-main\basic_demo>python ...
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 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。 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 ...
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。 3.2CPU 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) 代码语言:javascript 复制 model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b",trus...
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 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。 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 ...
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.py You can now view your Streamlit app in your browser. ...
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...
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 URL...
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。 十一、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=Tr...
它支持包括Adapter、BitFit、LoRA(Low-Rank Adaptation)及其变种QLORA在内的多种方法。 安装与准备 首先,确保你已经安装了PyTorch。接着,你可以通过pip安装PEFT库和必要的依赖项: pip install peft transformers 同时,确保下载并准备好ChatGLM3-6B的预训练模型权重。 加载ChatGLM3-6B模型 使用transformers库加载Chat...
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 URL...