报错5:[TypeError: ChatGLMTokenizer._pad() got an unexpected keyword argument 'padding_side'](https://github.com/THUDM/ChatGLM3/issues/1324#top) 报错6:chatglm3-6b\modeling_chatglm.py", line 413, in forward ,cache_k, cache_v =kv_cache, ValueError: too many values to unpack (expected ...
chatglm3部署占用显存13G左右,官方给出了模型量化版本,采用INT4精度占用不到5G。INT4精度模型仍然可以流畅生成文字,不过效果明显要差些。此外,GPT类常用参数Temperature、Top-p、Top-k,Chatglm主要采用前两个,用于协调模型生成结果的多样性与稳定性。 2 微调(官方案例) 这里对官方案例进行微调,后面也测试了自己的数...
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值从浮点数转换为4位整数,从而实现模型大小的压缩和推理速度的提升。 量化训练或校准:根据所选的量化工具,进行量化训练或校准。量化训练是指在训练过程...
3.更全面的开源序列： 除了对话模型 ChatGLM3-6B 外，还开源了基础模型 ChatGLM3-6B-Base 、长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K 和进一步强化了对于长文本理解能力的 ChatGLM3-6B-128K 硬件环境 Int4 版本 ChatGLM3-6B最低配置要求：内存：>= 8GB 显存: >= 5GB（1060 6GB,2060 6GB）FP16 版本ChatGLM3-6...
在本文中,我们将聚焦于在英特尔CPU上对ChatGLM3-6B模型进行INT4量化,并分享部署该量化模型的具体步骤。通过量化,我们可以将模型的浮点参数转换为整数表示,从而减小模型大小并提高推理速度。此外,我们还将讨论在部署过程中可能遇到的挑战,并提供相应的解决方案。 一、INT4量化简介 INT4量化是一种将浮点数转换为4位整...
在INT4量化等级下，模型除了回答是或否，还能回答不是或非，但控制模型参数无法解决此问题。在FP16精度下，回答仅限于是或否，但存在少量错误。经过P-tuning简单微调，模型的准确率显著提高，达到85.6%，在正样本和负样本上的准确率分别为92.9%和82.6%，F1 score为0.7863，说明模型在复杂文本分类...
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...
Int4 版本 ChatGLM3-6B最低配置要求: 内存:>= 8GB 显存: >= 5GB(1060 6GB,2060 6GB) FP16 版本ChatGLM3-6B最低配置要求: 内存:>= 16GB 显存: >= 13GB(4080 16GB) 默认情况下,模型以FP16精度加载,所以平台中的AD103、3090、4090均符合要求,这里我们选择平台中的AD103进行使用 ...
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...
【新版】chatglm3-6b一键部署+API! https://www.123pan.com/s/nX5VVv-QffsA.html 提取码:1vTH 【旧版】傻瓜式一键部署+微调的封装包! 链接:https://pan.quark.cn/s/5e722c73ce23 提取码:NaM2 默认自带了chatglm3-6b-int4量化版本,需要大概5GB左右显存!