低精度优化:通过支持 INT4/INT5/INT8 等低精度格式,减少模型的大小和推理时的计算量,同时保持较高的推理精度。 硬件加速:利用英特尔 CPU 集成的硬件加速技术,如 AVX(Advanced Vector Extensions)、VNNI(Vector Neural Network Instructions)和 AMX(Advanced Matrix Extensions)等,来加速模型的推理计算。 使用方便:对于...
同时,官网提供了部署接口的代码,但只支持单轮对话,如果需要历史会话信息可以自己调整:将会话历史带进chat_messages中。 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...
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。 从第一个红框可以看出,我们需要把下载的模型文件夹放在THUDM这个相对目录下,如下 并且将MODEL_PATH改成../THUDM/chatglm3-6b,避免启动时再次下载,如下 将第二个红框代码改成如下,使用ChatGLM3-6B 在 4-bit...
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! 下载好后!话不多说,我们开始今天的部署! ① 下载解压 ② 安装依赖 ③ 启动webui+api! 第一部分:下载解压 就这么简单!其实你下载了这个包,我都不用介绍太多,你看名字就知道应该怎么做了! 首先要下载! 解压到一个全英文的路径中! 千...
model_path = "D:/Dev/AGI/chatglm/chatglm3-6b" #替换为您下载的ChatGLM3-6B 模型目录 # 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) # 载入tokenizertokenizer= AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, ...
【大模型研究】(7):在AutoDL上部署,一键部署最新的chatglm3-6b,8bit量化需要8G内存,发现下载需要48G硬盘了,但是模型只有12Gchatglm3在2024年1月3日做了小版本升级。https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/summary一键部署脚本:https://gitee.com/fl
git clone https://swanhub.co/ZhipuAI/chatglm3-6b.git 2.3检查文件的完整性 用户在下载完模型后请检查每个文件的完整性,以下是模型文件的sha256校验码。 # sha256 checksums for chatglm3-6b 4d5567466e89625dbd10e51c69a02982f233a10108cf232a379defdbb065ae0b pytorch_model-00001-of-00007.bin 4ad415...
模型架构:ChatGLM3 基于Transformer架构,并进行了进一步的优化和改进,以提高模型的性能和效率。 硬件环境 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...
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 model = model.to('xpu') # 载入tokenizer ...
DescriptionChatGLM3-6B is the latest open-source model in the ChatGLM series. ChatGLM3-6B introduces the following features (1) More Powerful Base Model (2) More Comprehensive Function Support (3) More Comprehensive Open-source Series.