python3 convert.py --model_id {your_path}/chatglm3-6b --output {your_path}/chatglm3-6b-ov 当获取 PyTorch 的模型对象后,该脚本会利用 OpenVINO™ 的 PyTorch frontend 进行模型格式的转换,执行完毕后,你将获取一个由 .xml 和 .bin 文件所构成的 OpenVINO™ IR 模型文件,该模型默认以 FP16 精度...
python3 convert.py --model_id {your_path}/chatglm3-6b --output {your_path}/chatglm3-6b-ov 当获取 PyTorch 的模型对象后,该脚本会利用 OpenVINO™ 的 PyTorch frontend 进行模型格式的转换,执行完毕后,你将获取一个由 .xml 和 .bin 文件所构成的 OpenVINO™ IR 模型文件,该模型默认以 FP16 精度...
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 执行完毕后,你将...
三、使用OpenVINO™部署ChatGLM3的步骤 1. 环境配置 首先,开发者需要在本地环境中配置OpenVINO™工具套件。这包括克隆OpenVINO™的GitHub仓库、安装依赖项以及设置虚拟环境等步骤。具体操作如下: 克隆OpenVINO GLM3推理仓库:git clone https://github.com/OpenVINO-dev-contest/chatglm3.openvino.git 创建一个新的...
使用OpenVINO提供的量化工具对ChatGLM3-6B模型进行量化。这通常涉及将模型转换为OpenVINO支持的中间表示(Intermediate Representation, IR)格式。 在量化过程中,您可能需要调整一些参数以优化模型的性能和精度。请根据您的实际需求进行调整。 四、模型部署 完成模型量化后,您可以将量化后的模型部署到英特尔独立显卡上进行推理...
python3 chat.py --model_path {your_path}/chatglm3-6b --max_sequence_length 4096 --device CPU 可以选择的参数 --model_path - OpenVINO IR 模型所在目录的路径。 --max_sequence_length - 输出标记的最大大小。 --device - 运行推理的设备。 例子 用户: 你好 ChatGLM3-6B-OpenVINO: 你好!有什么...
OpenVINO Demo ChatGLM3-6B 已经支持使用 OpenVINO 工具包进行加速推理,在英特尔的GPU和GPU设备上有较大推理速度提升。具体使用方法请参考OpenVINO Demo。 TensorRT-LLM Demo ChatGLM3-6B已经支持使用 TensorRT-LLM 工具包进行加速推理,模型推理速度得到多倍的提升。具体使用方法请参考TensorRT-LLM Demo和 官方技术文档。
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。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。
ChatGLM3-6B-OpenVINO: 我是一个名为ChatGLM3-6B的人工智能助手,是由清华大学KEG实验室和智谱AI 公司于2023 年共同训练的语言模型开发而成。我的任务是针对用户的问题和要求提供适当的答复和支持。 用户: 请给我讲一个有趣的故事 ChatGLM3-6B-OpenVINO: ...
ChatGLM3-6B-OpenVINO:《友谊的力量:小明与小鸟的森林冒险》 总结 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...