model=load_model_on_gpus("THUDM/chatglm3-6b",num_gpus=2) 即可将模型部署到两张 GPU 上进行推理。你可以将num_gpus改为你希望使用的 GPU 数。默认是均匀切分的,你也可以传入device_map参数来自己指定。 项目参考链接 https://github.com/THUDM/ChatGLM3...
首先安装 accelerate:pip install accelerate,然后通过如下方法加载模型: fromutilsimportload_model_on_gpus model = load_model_on_gpus("THUDM/chatglm3-6b", num_gpus=2) 即可将模型部署到两张 GPU 上进行推理。你可以将num_gpus改为你希望使用的 GPU 数。默认是均匀切分的,你也可以传入device_map参数来自...
我按照以下的文档进行多卡部署了。多卡部署 如果你有多张 GPU,但是每张 GPU 的显存大小都不足以容纳完整的模型,那么可以将模型切分在多张GPU上。首先安装 accelerate: pip install accelerate,然后通过如下方法加载模型: from utils import load_model_on_gpus model =
首先安装 accelerate:pip install accelerate,然后通过如下方法加载模型: fromutilsimportload_model_on_gpus model=load_model_on_gpus("THUDM/chatglm3-6b",num_gpus=2) 即可将模型部署到两张 GPU 上进行推理。你可以将num_gpus改为你希望使用的 GPU 数。默认是均匀切分的,你也可以传入device_map参数来自己指...
model=load_model_on_gpus("THUDM/chatglm3-6b",num_gpus=2) 1. 2. 即可将模型部署到两张 GPU 上进行推理。你可以将num_gpus改为你希望使用的 GPU 数。默认是均匀切分的,你也可以传入device_map参数来自己指定。 项目参考链接 https://github.com/THUDM/ChatGLM3...
如果已经在本地下载了模型,可以通过 export MODEL_PATH=/path/to/model 来指定从本地加载模型。如果需要自定义 Jupyter 内核,可以通过 export IPYKERNEL=<kernel_name> 来指定。 使用 ChatGLM3 Demo 拥有三种模式: Chat: 对话模式,在此模式下可以与模型进行对话。
Model GSM8K MATH BBH MMLU C-Eval CMMLU MBPP AGIEval Best Baseline 指的是截止 2023年10月27日、模型参数在 10B 以下、在对应数据集上表现最好的预训练模型,不包括只针对某一项任务训练而未保持通用能力的模型。 对ChatGLM3-6B-Base 的测试中,BBH 采用 3-shot 测试,需要推理的 GSM8K、MATH 采用 0-sho...
fromutilsimportload_model_on_gpusmodel=load_model_on_gpus("THUDM/chatglm3-6b",num_gpus=2) 即可将模型部署到两张 GPU 上进行推理。你可以将num_gpus改为你希望使用的 GPU 数。默认是均匀切分的,你也可以传入device_map参数来自己指定。 项目参考链接 ...
modelscope:https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/summary 一、前言 1.1 动机 2023年10月26日,由中国计算机学会主办的2023中国计算机大会(CNCC)正式开幕,据了解,智谱AI于27日论坛上推出了全自研的第三代基座大模型ChatGLM3及相关系列产品,这也是智谱AI继推出千亿基座的对话模型ChatGLM和ChatGLM2之后...
如果已经在本地下载了模型,可以通过export MODEL_PATH=/path/to/model来指定从本地加载模型。如果需要自定义 Jupyter 内核,可以通过export IPYKERNEL=<kernel_name>来指定。 使用 ChatGLM3 Demo 拥有三种模式: Chat: 对话模式,在此模式下可以与模型进行对话。