yDownloadingandExtractingPackagesPreparingtransaction:doneVerifyingtransaction:doneExecutingtransaction:done##Toactivatethisenvironment,use##$condaactivateChatGLM3-6b-32k##Todeactivateanactiveenvironment,use##$condadeactivate(base)C:\Users\icube-nj\workspce>condaenvlist#condaenvironments:#base*C:\Users\icube-...
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...
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。 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...
三、模型部署 选择推理框架:选择一个支持INT4量化推理的推理框架,如TensorFlow、PyTorch或OpenVINO。 加载量化模型:使用所选的推理框架加载量化后的ChatGLM3-6B模型。 优化推理配置:根据英特尔CPU的特性,调整推理框架的配置,以最大化推理速度和能效。 部署模型:将优化后的模型部署到英特尔CPU上,准备进行实际应用。 四、...
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上运行至少需要32G内存,但...
6.手把手一起在本地CPU上部署ChatGLM3-6B_cpu部署chatglm3-6b-CSDN博客 我的今天一天的一些没有收获的收获: markdown会用代码块格式了 代码工作更规范了,更像程序员了。包括这篇文章我写出来的所有内容都是掌握了的。 果然还是官方文档最靠谱最应该看!!!最后运行出的还是官方的代码,别人的没运行出来,尤其是...
随着人工智能技术的快速发展,大模型如ChatGLM3-6B在各个领域的应用越来越广泛。ChatGLM3-6B作为智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的对话预训练模型,具有对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性。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、硬件与软件环境准备 1. 硬件要求 ...
Ⅰ. chatglm3-6b本地部署 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。 一、安装AI大模型所需依赖项(使用GPU) 由于大语言模型参数量较大,对资源的算力需求高,而CPU资源有限,所以需要采用GPU去进行训练。 安装NVIDIA驱动以及CUDA Toolkit11.8,地址如下:https://developer.nvidia....
ChatGLM3-6B还允许开发者对预训练模型进行定制化微调,让它在某个领域工作的更好,比如代码编写、电商文案编写等。另外开发者还能对模型进行量化,使用较低的数字精度来表示权重,这使得模型可以运行在消费级显卡甚至CPU上。 ChatGLM3-6B的仓库地址:github.com/THUDM/ChatG… ...