最低要求: 为了能够流畅运行 Int4 版本的 ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最低的配置要求: 内存:>= 8GB 显存: >= 5GB(1060 6GB,2060 6GB) 为了能够流畅运行 FP16 版本的,ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最低的配置要求: 内存:>= 16GB 显存: >= 13GB(4080 16GB) Mac开发者无需关注GPU的限制。对于搭载...
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 版本的 ChatGLM3-6B最低的配置要求: 内存:>= 8GB NVIDIA显存: >= 5GB(1060 6GB,2060 6GB) Int16 版本的 ChatGLM3-6B最低的配置要求 内存:>= 16GB NVIDIA显存: >= 13GB(4080 16GB)(4080 16GB) 但是,并不是所有人都有独立NVIDIA显卡的机器,尤其一个RTX 4080 16GB显卡8000元多,不是普通人可以承...
最低要求:为了能够流畅运行 Int4 版本的 ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最低的配置要求: 内存:>= 8GB 显存: >= 5GB(1060 6GB,2060 6GB) 为了能够流畅运行 FP16 版本的,ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最低的配置要求:内存:>= 16GB 显存: >= 13GB(4080 16GB) 系统要求 操作系统:Windows、Linux 或 mac...
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 ...
如因本机配置不够无法加载模型,可以修改request_llm/bridge_chatglm.py中的模型精度, 将 AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) 都修改为 AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True) ...
# 请指定chatglm3-6b的本地路径 model_path = "d:/chatglm3-6b" # 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) # run the optimized model on Intel GPU ...
【大模型研究】(5):在AutoDL上部署,一键部署DeepSeek-MOE-16B大模型,可以使用FastChat成功部署,显存占用38G,运行效果不错。 5601 -- 24:43 App 【chatglm3】(10):使用fastchat本地部署chatlgm3-6b模型,并配合chatgpt-web的漂亮界面做展示,调用成功,vue的开源项目 815 -- 11:59 App 【xinference】(4):...
通过模型转换、量化、部署这三个步骤,我们可以轻松实现在本地PC上部署ChatGLM3-6b大语言模型,经测试该模型可以流畅运行在最新的Intel Core Ultra异构平台及至强CPU平台上,作为众多AI agent和RAG等创新应用的核心基石,大语言模型的本地部署能力将充分帮助开发者们打造更安全,更高效的AI解决方案。
该步骤为可选项,开发者可以通过以下脚本,将生成的 OpenVINO™ 模型通过权重量化策略,进一步地压缩为 4-bits 或者是 8-bits 的精度,以获取更低的推理延时及系统资源占用。 python3 quantize.py --model_path {your_path}/chatglm3-6b-ov --precision int4 --output {your_path}/chatglm3-6b-ov-int4 ...