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 1.部署模型 在终端...
ChatGLM3-6B-32K模型: https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b-32k/summary 创空间体验: https://modelscope.cn/studios/ZhipuAI/chatglm3-6b-demo/summary 社区支持直接下载模型的repo: from modelscope import snapshot_download model_dir1 = snapshot_download("ZhipuAI/chatglm3-6b", revisio...
@register_tooldef get_ruyonet( pid: Annotated[int, '输入文章ID', True],) -> str:""" 通过文章ID获取文章内容 """ret = ""import requestsfrom bs4 import BeautifulSouptry:response = requests.get(f"https://51.RUYO.net/{pid}.html")if response.status_code == 200:soup = Beaut...
ChatGLM3-6B-32K 对话调优的大语言模型,但是支持32K上下文 32K 免费商用授权 https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/ChatGLM3-6B-32K ChatGLM3-3B 对话微调版本,小规模参数,可以在手机端运行 8K 不开源 https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/ChatGLM3-3B ChatGLM3-1.5...
结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调 加载 命令行 git 原创 laoge776 10月前 81阅读 fastgpt chatglm3 6b gpu本地 ...
目前在公司内部4张A10的GPU服务器上部署了ChatGLM3开源模型;然后部署了官方默认的web_demo、api_demo两种模式;重新设计了前端,支持H5和安卓两个客户端调用。但却发现了不能并发访问的问题。 问题现象 在安卓与H5同时调用ChatGLM的API接口(流式接口)时,其中有一个客户端的返回是正常的,而另一个客户端返回却是乱码...
通过chatGLM3-6B+langchain-chatchat+bge-large-zh实现本地知识库库。 注意:相关介绍和说明请看官网~ 配置要求 环境搭建 拉取代码 代码语言:javascript 复制 https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git 安装环境 建议:通过conda 创建专用环境 ...
* `-- precision` - 量化精度:int8 或 int4。 * `--output` - 保存模型的路径。 ## 4. 运行 ChatGLM3 模型 ``` python3 chat.py --model_path {your_path}/chatglm3-6b --max_sequence_length 4096 --device CPU ``` ### 可以选...
# ChatGLM2-6B-PT 本仓库实现了对于 ChatGLM2-6B 模型基于 [P-Tuning v2](https://github.com/THUDM/P-tuning-v2) 的微调。P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%,再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法,最低只需要 7GB 显存即可运行。 下面以 [ADGEN](https://aclanthology.org/D19...
但是百川的13B也有个问题,就是对GPU要求很高,非负载状态下需要18GB的显存,也就是需要至少4090的显卡(24GB),而目前市面上数量较多的3090显卡(16GB)则无法胜任。所以对于此次ChatGLM3-6B的公布,我很激动,希望可以为后面的RAG应用做一个相对性价比较高的配置方案。