例如,将 fp16 原始模型转换为 q4_0 (量化 int4)GGML 模型,可以运行: python3 chatglm_cpp/convert.py -i THUDM/chatglm-6b -t q4_0 -o chatglm-ggml.bin 前提是你已经下载了完整地ChatGLM-6B模型(大约13G)。或者,我们也可以直接下载已经转化好的ChatGLM-6B量化模型。 如何下载量化模型? 你可以访问...
合并后的模型会输出到 {ckpt_dir}-merged 文件夹中。 之后将上述合并后的 {ckpt_dir}-merged 的模型weights转为cpp支持的bin文件: # 先将文件夹cd到chatglm.cpp根目录中 python3 chatglm_cpp/convert.py -i {ck pt_dir}-merged -t q4_0 -o chatglm-ggml.bin chatglm.cpp支持以各种精度转换模型 ,详...
之后将上述合并后的 {ckpt_dir}-merged 的模型weights转为cpp支持的bin文件:# 先将文件夹cd到chatglm.cpp根目录中python3 chatglm_cpp/convert.py -i {ck pt_dir}-merged -t q4_0 -o chatglm-ggml.binchatglm.cpp支持以各种精度转换模型 ,详情请参考: https://github.com/li-plus/chatglm.cpp#gettin...
合并后的模型会输出到{ckpt_dir}-merged文件夹中。 之后将上述合并后的{ckpt_dir}-merged的模型weights转为cpp支持的bin文件: # 先将文件夹cd到chatglm.cpp根目录中 python3 chatglm_cpp/convert.py -i {ckpt_dir}-merged -t q4_0 -o chatglm-ggml.bin chatglm.cpp支持以各种精度转换模型,详情请参考:...
CMAKE_ARGS="-DGGML_OPENBLAS=ON"\MODEL=../models/chatglm3-6B-ggml_q4_0.bin\uvicornopenai_api:app --host 127.0.0.1 --port8000 使用chatglm.cpp 部署的接口 和 直接使用ChatGLM3 部署的接口 有什么区别? 调试过程中, 对比 ChatGLM3 的官方demo 发现, 区别有二: ...
python3 chatglm_cpp/convert.py -i THUDM/chatglm2-6b -t q4_0 -o models/chatglm2-ggml.bin ./build/bin/main -m models/chatglm2-ggml.bin -p 你好 --top_p 0.8 --temp 0.8 # 你好👋!我是人工智能助手 ChatGLM2-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。 ChatGLM3-6B ChatGLM3-6B furthe...
之后将上述合并后的 {ckpt_dir}-merged 的模型weights转为cpp支持的bin文件: # 先将文件夹cd到chatglm.cpp根目录中 python3 chatglm_cpp/convert.py -i {ck pt_dir}-merged -t q4_0 -o chatglm-ggml.bin chatglm.cpp支持以各种精度转换模型 ,详情请参考: https://github.com/li- ...
python3 chatglm_cpp/convert.py -i THUDM/chatglm-6b -t q4_0 -o chatglm-ggml.bin 前提是你已经下载了完整地ChatGLM-6B模型(大约13G)。或者,我们也可以直接下载已经转化好的ChatGLM-6B量化模型。 如何下载量化模型? 你可以访问这个地址下载:
之后将上述合并后的{ckpt_dir}-merged的模型weights转为cpp支持的bin文件: # 先将文件夹cd到chatglm.cpp根目录中python3 chatglm_cpp/convert.py -i {ckpt_dir}-merged -t q4_0 -o chatglm-ggml.bin chatglm.cpp支持以各种精度转换模型,详情请参考:https://github.com/li-plus/chatglm.cpp#getting-sta...